当前位置：首页 > 资讯 > 技术文档

Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解

时间：2022-11-08 08:50 编辑：来源：阅读：
扫一扫，手机访问

摘要：Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解

本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。 Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。 1、新建单一进程如果我们新建少量进程，可以如下：

import multiprocessing
import time
def func(msg):
  for i in xrange(3):
    print msg
    time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
  p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))
  p.start()
  p.join()
  print "Sub-process done."

2、使用进程池是的，你没有看错，不是线程池。它可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。注意要用apply_async，如果落下async，就变成阻塞版本了。 processes=4是最多并发进程数量。

import multiprocessing
import time
def func(msg):
  for i in xrange(3):
    print msg
    time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
  pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
  for i in xrange(10):
    msg = "hello %d" %(i)
    pool.apply_async(func, (msg, ))
  pool.close()
  pool.join()
  print "Sub-process(es) done."

3、使用Pool，并需要关注结果更多的时候，我们不仅需要多进程执行，还需要关注每个进程的执行结果，如下：

import multiprocessing
import time
def func(msg):
  for i in xrange(3):
    print msg
    time.sleep(1)
  return "done " + msg
if __name__ == "__main__":
  pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
  result = []
  for i in xrange(10):
    msg = "hello %d" %(i)
    result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
  pool.close()
  pool.join()
  for res in result:
    print res.get()
  print "Sub-process(es) done."

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

全部评论(0)

上一篇：Python利用多进程将大量数据放入有限内存的教程
下一篇：浅析Python中的多进程与多线程的使用

资讯排行榜
更多>>