Python_多进程_pool进程池
多进程典型案例:
1、将子进程的进程名作为列表中的元素,在父进程中遍历(异步)执行
#coding: utf-8
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
#将函数打包成列表中的元素,再(异步)遍历执行 def zhangsan():
print ("\nRun task 张三-%s" %(os.getpid())) #os.getpid()获取当前的进程的ID
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 10) #random.random()随机生成0-1之间的小数
end = time.time()
print ('Task 张三 runs %0.2f seconds.' %(end - start)) def lisi():
print ("\nRun task 李四-%s" %(os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 40)
end=time.time()
print ('Task 李四 runs %0.2f seconds.' %(end - start)) def wangwu():
print ("\nRun task 王五-%s" %(os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 30)
end = time.time()
print ('Task 王五 runs %0.2f seconds.' %(end - start)) def zhaoliu():
print ("\nRun task 赵六-%s" %(os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 20)
end = time.time()
print ('Task 赵六 runs %0.2f seconds.' %(end - start)) if __name__=='__main__':
function_list= [zhangsan, lisi, wangwu, zhaoliu]
print ("parent process %s" %(os.getpid())) pool=Pool(4)
for func in function_list:
pool.apply_async(func) #Pool执行函数,apply执行函数,当有一个进程执行完毕后,会添加一个新的进程到pool中 print ('等待所有子进程执行……')
pool.close()
'''
调用join之前,一定要先调用close() 函数,否则会出错,
close()执行后不会有新的进程加入到pool,join函数等待素有子进程结束
'''
pool.join()
print ('子进程执行完毕')
Python_多进程_pool进程池的更多相关文章
- python多进程,以及进程池并发
模拟多进程 #!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-import timefrom multiprocessing import Process def s ...
- Python 多进程和进程池
一,前言 进程:是程序,资源集合,进程控制块组成,是最小的资源单位 特点:就对Python而言,可以实现真正的并行效果 缺点:进程切换很容易消耗cpu资源,进程之间的通信相对线程来说比较麻烦 线程:是 ...
- python学习笔记——multiprocessing 多进程组件 进程池Pool
1 进程池Pool基本概述 在使用Python进行系统管理时,特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量时间,如果操作的对象数目不大时,还可以直接适用Process类动态生成 ...
- Python 3 并发编程多进程之进程池与回调函数
Python 3 进程池与回调函数 一.进程池 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.多进程是实现并发的手段之一,需要注意 ...
- python 多进程——使用进程池,多进程消费的数据)是一个队列的时候,他会自动去队列里依次取数据
我的mac 4核,因此每次执行的时候同时开启4个线程处理: # coding: utf-8 import time from multiprocessing import Pool def long_ ...
- python_并发编程——进程池
1.进程池 from multiprocessing import Pool def func(n): for i in range(10): print(n+1) if __name__ == '_ ...
- python多进程,进程池,数据共享,进程通信,分布式进程
一.操作系统中相关进程的知识 Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前 ...
- 2020.9.28 多进程multiprocess 进程池pool 子进程subprocess 进程间通信
1.multiprocessing模块--跨平台版本的多进程模块 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束: from ...
- 多进程-Pool进程池
from multiprocessing import Pool import os,time def Foo(i): time.sleep(2) print("in process&quo ...
随机推荐
- python 安装matplotlib
下载minianaconda 安装 进入cmd下 conda create --name python37 python=3.7 创建python3.7环境 conda activate pytho ...
- 使用 Azure静态web应用+Github全自动部署VUE站点
什么事Azure静态web应用 Azure 静态 Web 应用是一种服务,可从 GitHub 存储库自动构建完整的堆栈 Web 应用,并将其部署到 Azure,目前它还是预览版. Azure 静态 W ...
- 三种方式获取SSMS连接密码
内网渗透是有的时候会遇到对方SSMS没断开连接正连着别的机器的mssql此时有两种方法可以获取sa密码 当密码强度较弱时可以使用第一只方式,第一种方式解不开的情况下可以使用后面二种方式 1.直接查询s ...
- 使用BeetleX.Tracks对APM关系链埋点
在现今微服务流行的年代相信一定有了解APM,对于APM核心来说是数据来源,一般各自的APM都有对应的组件帮助完成这些工作.如果需要制作自己的APM系统 ,那需要考虑服务程序调用埋点问题:在这里介绍使用 ...
- liunx命令的运用
工作中用到了一些命令,记忆才深刻 1.查看服务器内存:free -h 2.查看服务器磁盘空间:df -h 3.切root用户:sudo su root 输入密码 4.查看liunx服务器下的所有用户: ...
- 4g工业路由器的覆盖范围分析
4G工业路由器通常覆盖范围在60-80米之间,而影响4G工业路由器的覆盖范围有以下几个因素. 影响4g工业路由器覆盖范围的因素一:环境 空旷的环境下4g工业路由器的信号覆盖范围必然更加广阔,如果传输环 ...
- Java学习的第三十六天
1.2.1 public class cjava { public static void main(String[]args) { int a,b; a='A'; b='B'; System.out ...
- Lock接口之Condition接口
之前在写显示锁的是后,在显示锁的接口中,提到了new Condition这个方法,这个方法会返回一个Condition对象 简单介绍一下 Condition接口: 任意一个Java对象,都拥有一组监视 ...
- [Luogu P2051] [AHOI2009]中国象棋 (状压DP->网格DP)
题面 传送门:https://www.luogu.org/problemnew/show/P2051 Solution 看到这题,我们不妨先看一下数据范围 30pt:n,m<=6 显然搜索,直接 ...
- 数据库本地data source
数据源表示数据库所在设备的ip地址或名称,基本上有以下几种写方法 data source = (local) data source = "127.0.0.1" data sour ...