1、说明
apply_async(func[,args[,kwds]):使用非堵塞调用func(并行执行,堵塞方式必须等待上一个过程退出才能执行下一个过程),args是传输给func的参数列表,kwds是传输给func的关键词参数列表。
close():关闭Pool,使之不再接受新任务。
terminate():无论任务是否完成,都要立即终止。
join():主进程堵塞,等待子进程退出,必须在close或terminate之后使用。
2、实例
- #coding: utf-8
- import multiprocessing
- import time
-
-
- def func(msg):
- print("msg:", msg)
- time.sleep(3)
- print("end")
-
-
- if __name__ == "__main__":
- cores = multiprocessing.cpu_count()
- pool = multiprocessing.Pool(processes=cores)
- print("Adding tasks...")
- for i in range(cores):
- msg = "hello %d" %(i)
- pool.apply_async(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
- print("Starting tasks...")
- pool.close()
- pool.join() #调用join之前,先调用close函数,否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
- print("Sub-process(es) done.")
实例扩展:
- # -*- coding:utf-8 -*-
- from multiprocessing import Pool
- import os, time, random
- def worker(msg):
- t_start = time.time()
- print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
- # random.random()随机生成0~1之间的浮点数
- time.sleep(random.random()*2)
- t_stop = time.time()
- print(msg,"执行完毕,耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))
- po = Pool(3) # 定义一个进程池,最大进程数3
- for i in range(0,10):
- # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
- # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
- po.apply_async(worker,(i,))
- print("----start----")
- po.close() # 关闭进程池,关闭后po不再接收新的请求
- po.join() # 等待po中所有子进程执行完成,必须放在close语句之后
- print("-----end-----")
-
运行结果
----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0 执行完毕,耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2 执行完毕,耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3 执行完毕,耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1 执行完毕,耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4 执行完毕,耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5 执行完毕,耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6 执行完毕,耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7 执行完毕,耗时1.03
8 执行完毕,耗时1.05
9 执行完毕,耗时1.69
-----end-----
到此这篇关于python Pool常用函数用法总结的文章就介绍到这了,更多相关python Pool常用函数有哪些内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue!