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  • python 多进程pool

    2018-07-12 18:02:06
    Python多进程并发操作进程池Pool目录:multiprocessing模块Pool类applyapply_asyncmapcloseterminatejoin进程实例multiprocessing模块如果你打算编写多进程的服务程序,Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有...

    Python多进程并发操作进程池Pool

    目录:

    1. multiprocessing模块
    2. Pool类
    3. apply
    4. apply_async
    5. map
    6. close
    7. terminate
    8. join
    9. 进程实例

    multiprocessing模块

    如果你打算编写多进程的服务程序,Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用,难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序?由于Python是跨平台的,自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是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,这个模块表示像线程一样管理进程,这个是multiprocessing的核心,它与threading很相似,对多核CPU的利用率会比threading好的多。

     看一下Process类的构造方法:

    __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

    参数说明: 
    group:进程所属组。基本不用 
    target:表示调用对象。 
    args:表示调用对象的位置参数元组。 
    name:别名 
    kwargs:表示调用对象的字典。

    下面看一个简单的例子

    复制代码
     1 #coding=utf-8
     2 import multiprocessing
     3 
     4 def do(n) :
     5   #获取当前线程的名字
     6   name = multiprocessing.current_process().name
     7   print(name,'starting')
     8   print("worker ", n)
     9   return 
    10 
    11 if __name__ == '__main__' :
    12   numList = []
    13   for i in xrange(5) :
    14     p = multiprocessing.Process(target=do, args=(i,))
    15     numList.append(p)
    16     p.start()
    17     p.join()
    18     print("Process end.")
    复制代码

    运行结果

    复制代码
    Process-1 starting
    worker  0
    Process end.
    Process-2 starting
    worker  1
    Process end.
    Process-3 starting
    worker  2
    Process end.
    Process-4 starting
    worker  3
    Process end.
    Process-5 starting
    worker  4
    Process end.
    复制代码

    创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,并用其start()方法启动,这样创建进程比fork()还要简单。 join()方法表示等待子进程结束以后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

    注意: 
    在Windows上要想使用进程模块,就必须把有关进程的代码写在当前.py文件的if __name__ == ‘__main__’ :语句的下面,才能正常使用Windows下的进程模块。Unix/Linux下则不需要。

    Pool类

     Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满,请求就会告知先等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来执行这些请求。 
    下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法:

    1.apply()

    函数原型:apply(func[, args=()[, kwds={}]])

    该函数用于传递不定参数,同python中的apply函数一致,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现)。

    2.apply_async

    函数原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

    与apply用法一致,但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调。

    3.map()

     函数原型:map(func, iterable[, chunksize=None])

    Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到结果返回。 
    注意:虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。

    4.map_async()

    函数原型:map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])
    与map用法一致,但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。

    5.close()

    关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。

    6.terminal()

    结束工作进程,不在处理未处理的任务。

    7.join()

    主进程阻塞等待子进程的退出, join方法要在close或terminate之后使用。

    下面我们看一个简单的multiprocessing.Pool类的实例:

    复制代码
     1 # -*- coding: utf-8 -*-
     2 import time
     3 from multiprocessing import Pool
     4 def run(fn):
     5   #fn: 函数参数是数据列表的一个元素
     6   time.sleep(1)
     7   print(fn*fn)
     8 
     9 if __name__ == "__main__":
    10   testFL = [1,2,3,4,5,6]
    11   print ('shunxu:') #顺序执行(也就是串行执行,单进程)
    12   s = time.time()
    13   for fn in testFL:
    14     run(fn)
    15   t1 = time.time()
    16   print ("顺序执行时间:", int(t1 - s))
    17 
    18   print ('concurrent:') #创建多个进程,并行执行
    19   pool = Pool(10)  #创建拥有10个进程数量的进程池
    20   #testFL:要处理的数据列表,run:处理testFL列表中数据的函数
    21   pool.map(run, testFL)
    22   pool.close()#关闭进程池,不再接受新的进程
    23   pool.join()#主进程阻塞等待子进程的退出
    24   t2 = time.time()
    25   print ("并行执行时间:", int(t2-t1))
    复制代码

    输出结果为:

    复制代码
    shunxu:
    1
    4
    9
    16
    25
    36
    顺序执行时间: 6
    concurrent:
    1
    4
    9
    16
    25
    36
    并行执行时间: 1
    复制代码

    上例是一个创建多个进程并发处理与顺序执行处理同一数据,所用时间的差别。从结果可以看出,并发执行的时间明显比顺序执行要快很多,但是进程是要耗资源的,所以平时工作中,进程数也不能开太大。 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),让其不再接受新的Process了。

    更多有关进程介绍请参考官方文档:https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html

    本文参考:http://blog.csdn.net/seetheworld518/article/details/49639651#t0

    展开全文
  • Python多进程Pool与Process主要区别 (1)Process需要自己管理进程,起一个Process就是起一个新进程; (2)Pool是进程池,它可以开启固定数量的进程,然后将任务放到一个池子里,系统来调度多进程执行池子里的任务...
    • Python多进程Pool与Process主要区别

    (1)Process需要自己管理进程,起一个Process就是起一个新进程;
    (2)Pool是进程池,它可以开启固定数量的进程,然后将任务放到一个池子里,系统来调度多进程执行池子里的任务;
    Python中多进程主要是通过multiprocessing实现的,通过私有函数all查看,需带双下划线;
    import multiprocessing
    multiprocessing.all
    [‘Array’, ‘AuthenticationError’, ‘Barrier’, ‘BoundedSemaphore’, ‘BufferTooShort’, ‘Condition’, ‘Event’, ‘JoinableQueue’, ‘Lock’, ‘Manager’, ‘Pipe’, ‘Pool’, ‘Process’, ‘ProcessError’, ‘Queue’, ‘RLock’, ‘RawArray’, ‘RawValue’, ‘Semaphore’, ‘SimpleQueue’, ‘TimeoutError’, ‘Value’, ‘active_children’, ‘allow_connection_pickling’, ‘cpu_count’, ‘current_process’, ‘freeze_support’, ‘get_all_start_methods’, ‘get_context’, ‘get_logger’, ‘get_start_method’, ‘log_to_stderr’, ‘set_executable’, ‘set_forkserver_preload’, ‘set_start_method’]

    再看库里面Process函数的定义:

    class Process(object):
        def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}):
            self.name = ''
            self.daemon = False
            self.authkey = None
            self.exitcode = None
            self.ident = 0
            self.pid = 0
            self.sentinel = None
        def run(self):
            pass
        def start(self):
            pass
        def terminate(self):
            pass
        def join(self, timeout=None):
            pass	
        def is_alive(self):
            return False
    

    进程创建:Process(target=主要运行的函数,name=自定义进程名称可不写,args=(参数))
    方法:is_alive():判断进程是否存活
    join([timeout]):子进程结束再执行下一步,timeout为超时时间,有时进程遇到阻塞,为了程序能够运行下去而设置超时时间
    run():如果在创建Process对象的时候不指定target,那么就会默认执行Process的run方法
    start():启动进程,区分run()
    terminate():终止进程,关于终止进程没有这么简单,貌似用psutil包会更好,有机会以后了解更多再写下。
    其中,Process以start()启动某个进程。
    属性:authkey: 在文档中authkey()函数找到这么一句话:Set authorization key of process设置过程的授权密钥 ,目前没找到相关应用实例,这个密钥是怎么用的呢?文章不提
    daemon:父进程终止后自动终止,且自己不能产生新进程,必须在start()之前设置
    exitcode:进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束
    name:进程的名字,自定义
    pid:每个进程有唯一的PID编号。
    参考:https://www.jianshu.com/p/a7a2ee7c5463

    import multiprocessing
    from multiprocessing import Process
    #
    # multiprocessing.__all__
    # ['Array', 'AuthenticationError', 'Barrier', 'BoundedSemaphore', 'BufferTooShort', 'Condition', 'Event', 'JoinableQueue', 'Lock', 'Manager', 'Pipe', 'Pool', 'Process', 'ProcessError', 'Queue', 'RLock', 'RawArray', 'RawValue', 'Semaphore', 'SimpleQueue', 'TimeoutError', 'Value', 'active_children', 'allow_connection_pickling', 'cpu_count', 'current_process', 'freeze_support', 'get_all_start_methods', 'get_context', 'get_logger', 'get_start_method', 'log_to_stderr', 'set_executable', 'set_forkserver_preload', 'set_start_method']
    # a = Process()
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    ################start(),join()#########################
    from multiprocessing import Process
    import time
    from multiprocessing.pool import Pool
    
    
    def fun1(t):
        print ('this is fun1',time.ctime())
        time.sleep(t)
        print ('fun1 finish',time.ctime())
    
    def fun2(t):
        print ('this is fun2',time.ctime())
        time.sleep(t)
        print ('fun2 finish',time.ctime())
    
    
    ############demo 1##################
    # if __name__ == '__main__':
    #     a=time.time()
    #     p1=Process(target=fun1,args=(4,))
    #     p2 = Process(target=fun2, args=(6,))
    #     p1.start()
    #     p2.start()
    #     p1.join()
    #     p2.join()
    #     b=time.time()
    #     print ('finish',b-a)
    '''
    只有func2:
    this is fun2 Sun Jan  6 17:02:25 2019
    fun2 finish Sun Jan  6 17:02:31 2019
    finish 6.02819037437439'''
    
    
    '''
    func1和func2都有:
    this is fun1 Sun Jan  6 17:03:09 2019
    this is fun2 Sun Jan  6 17:03:09 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 17:03:13 2019
    fun2 finish Sun Jan  6 17:03:15 2019
    finish 6.0113677978515625
    
    证明当start和join位置为:
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    的时候,func1和func2是同时运行的,主进程最后运行!!!!!
    
    '''
    
    ##############demo 2 ################
    # if __name__ == '__main__':
    #     a=time.time()
    #     p1=Process(target=fun1,args=(4,))
    #     p2 = Process(target=fun2, args=(6,))
    #     p1.start()
    #     p1.join()
    #     p2.start()
    #     p2.join()
    #     b=time.time()
    #     print ('finish',b-a)
    
    '''
    
    this is fun1 Sun Jan  6 17:21:24 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 17:21:28 2019
    this is fun2 Sun Jan  6 17:21:28 2019
    fun2 finish Sun Jan  6 17:21:34 2019
    finish 10.016567707061768
    
    证明当start和join位置为:
    p1.start()
    p1.join()
    p2.start()
    p2.join()
    的时候,func1和func2不是同时运行的!!!!!
    
    '''
    
    
    ############demo 3##############
    # if __name__ == '__main__':
    #     a=time.time()
    #     p1=Process(target=fun1,args=(4,))
    #     p2 = Process(target=fun2, args=(6,))
    #     p1.start()
    #     p2.start()
    #     p1.join()
    #     #p2.join()
    #     b=time.time()
    #     print ('finish',b-a)
    
    '''
    this is fun1 Sun Jan  6 17:46:36 2019
    this is fun2 Sun Jan  6 17:46:36 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 17:46:40 2019
    finish 4.007489204406738
    fun2 finish Sun Jan  6 17:46:42 2019
    结果:
    这次是运行完fun1(因为p1进程有用join(),
    所以主程序等待p1运行完接着执行下一步),
    接着继续运行主进程的print 'finish',最后fun2运行完毕才结束;
    
    fun2开启之后会等待主进程结束之后再运行;
    '''
    
    
    
    ################daemon,alive属性##########################
    # if __name__ == '__main__':
    #     a=time.time()
    #     p1=Process(name='fun1进程',target=fun1,args=(4,))
    #     p2 = Process(name='fun2进程',target=fun2, args=(6,))
    #     p1.daemon=True
    #     p2.daemon = True
    #     p1.start()
    #     p2.start()
    #     p1.join()
    #     print(p1,p2)
    #     print('进程1:',p1.is_alive(),'进程2:',p2.is_alive())
    #     #p2.join()
    #     b=time.time()
    #     print('finish',b-a)
    
    
    '''
    结果:
    this is fun1 Sun Jan  6 17:52:08 2019
    this is fun2 Sun Jan  6 17:52:08 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 17:52:12 2019
    <Process(fun1进程, stopped daemon)> <Process(fun2进程, started daemon)>
    进程1: False 进程2: True
    finish 4.006983280181885
    
    可以看到,name是给进程赋予名字, 
    运行到print '进程1:',p1.is_alive(),'进程2:',p2.is_alive() 
    这句的时候,p1进程已经结束(返回False),
    p2进程仍然在运行(返回True),
    但p2没有用join(),
    所以直接接着执行主进程,由于用了daemon=Ture,
    父进程终止后自动终止,p2进程没有结束就强行结束整个程序了.
    
    
    ############
    属性:authkey: 在文档中authkey()函数找到这么一句话:
    Set authorization key of process设置过程的授权密钥 ,
    目前没找到相关应用实例,这个密钥是怎么用的呢?文章不提
    daemon:父进程终止后自动终止,且自己不能产生新进程,必须在start()之前设置
    exitcode:进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束
    name:进程的名字,自定义
    pid:每个进程有唯一的PID编号。
    
    
    '''
    
    
    #Pool进程池使用-----------单进程---------##
    #####################Pool---pool.apply_async---非阻塞---###############################
    # if __name__ == '__main__':
    #     a=time.time()
    #     pool = Pool(processes =3)  # 可以同时跑3个进程
    #     for i in range(3,8):
    #         pool.apply_async(fun1,(i,))
    #     pool.close()
    #     pool.join()
    #     b=time.time()
    #     print('finish',b-a)
    
    '''this is fun1 Sun Jan  6 17:58:29 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 17:58:29 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 17:58:29 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 17:58:32 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 17:58:32 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 17:58:33 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 17:58:33 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 17:58:34 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 17:58:38 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 17:58:40 2019
    finish 11.06075119972229  
    
    
    从上面的结果可以看到,设置了3个运行进程上限,6 17:58:29这个时间同时开始三个进程,
    当第一个进程结束时(参数为3秒那个进程),会添加新的进程,如此循环,
    直至进程池运行完再执行主进程语句b=time.time() 
    print 'finish',b-a .这里用到非阻塞apply_async(),再来对比下阻塞apply()
    
    '''
    
    #####################Pool---pool.apply--阻塞---###############################
    # if __name__ == '__main__':
    #     a=time.time()
    #     pool = Pool(processes =3)  # 可以同时跑3个进程
    #     for i in range(3,8):
    #         pool.apply(fun1,(i,))
    #     pool.close()
    #     pool.join()
    #     b=time.time()
    #     print('finish',b-a)
    
    '''
    this is fun1 Sun Jan  6 18:05:10 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:05:13 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 18:05:13 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:05:17 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 18:05:17 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:05:22 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 18:05:22 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:05:28 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 18:05:28 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:05:36 2019
    finish 25.07084083557129
    
    可以看到,阻塞是当一个进程结束后,再进行下一个进程,一般我们都用非阻塞apply_async()
    '''
    #Pool进程池使用-----------多个进程池--for循环实现---------##
    #下面程序相当于开了两个进程池,分别实现两个不同的功能,每个进程池含3个进程;
    ####################################################
    if __name__ == '__main__':
        a=time.time()
        pool = Pool(processes =3)  # 可以同时跑3个进程
        for fun in [fun1,fun2]:
            for i in range(3,8):
                pool.apply_async(fun,(i,))
        pool.close()
        pool.join()
        b=time.time()
        print('finish',b-a)
    '''
    this is fun1 Sun Jan  6 18:13:20 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 18:13:20 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 18:13:20 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:13:23 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 18:13:23 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:13:24 2019
    this is fun1 Sun Jan  6 18:13:24 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:13:25 2019
    this is fun2 Sun Jan  6 18:13:25 2019
    fun2 finish Sun Jan  6 18:13:28 2019
    this is fun2 Sun Jan  6 18:13:28 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:13:29 2019
    this is fun2 Sun Jan  6 18:13:29 2019
    fun1 finish Sun Jan  6 18:13:31 2019
    this is fun2 Sun Jan  6 18:13:31 2019
    fun2 finish Sun Jan  6 18:13:32 2019
    this is fun2 Sun Jan  6 18:13:32 2019
    fun2 finish Sun Jan  6 18:13:34 2019
    fun2 finish Sun Jan  6 18:13:37 2019
    fun2 finish Sun Jan  6 18:13:39 2019
    finish 19.056739807128906
    
    结果:
    在fun1运行完接着运行fun2.
    另外对于没有参数的情况,就直接 pool.apply_async(funtion),无需写上参数.
    '''
    
    
    展开全文
  • python 多进程 pool queue

    2021-04-16 15:13:41
    python处理cpu密集型任务时,用线程会好点 from multiprocessing import Pool, Manager import os, time, random n = 100 def write(q): print('Process to write: {}'.format(os.getpid())) time.sleep...

    python处理cpu密集型任务时,用多线程会好点

    from multiprocessing import Pool, Manager
    import os, time, random
    
    n = 100
    
    def write(q):
        print('Process to write: {}'.format(os.getpid()))
        time.sleep(random.random())
        q.put(0)
        print('{}/{}'.format(q.qsize(), n))
    
    if __name__=='__main__':
        p = Pool(8)
        q = Manager().Queue()
        
        for i in range(0, n):
            p.apply_async(write, args=(q, ))
    
        p.close()
        p.join()
    

    参考:
    python多线程多进程
    queue 和 pool一起用

    展开全文
  • python多进程Pool使用遇到的坑

    千次阅读 2020-01-16 16:42:06
    windows10 + python3.7.3 + PyCharm 代码 from multiprocessing import Pool def f(x): return x * x p = Pool(5) if __name__ == '__main__': p.map(f, [1,2,3]) p.close() p.join() 上面代码中有没有c...

    环境

    windows10 + python3.7.3 + PyCharm

    代码

    from multiprocessing import Pool
    
    def f(x):
        return x * x
    p = Pool(5)
    if __name__ == '__main__':
        p.map(f,  [1,2,3])
        p.close()
        p.join()
    

    上面代码中有没有closejoin并不影响最后的结果

    错误处

    Pool在使用上未放入if __name__ == '__main__':中,可以将上述代码改成下面这样即可正常运行

    from multiprocessing import Pool
    
    def f(x):
        return x * x
    
    if __name__ == '__main__':
        p = Pool(5)  # 放到这里
        print(p.map(f,  [1,2,3]))
        p.close()
        p.join()
    

    另外,一定要加if __name__ == '__main__':这一句,否则报错。
    推荐使用Pool的方式为:

    with Pool(5) as p:
        print(p.map(f, [1, 2, 3]))
    

    参考资料

    展开全文
  • Python 多进程pool.map()方法的使用

    千次阅读 2020-08-05 15:01:15
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  • 原创 Python 多进程 multiprocessing.Pool类详解 ...
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    万次阅读 2016-09-30 17:18:59
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