在 多线程与多进程的比较 这一篇中记录了多进程编程的一种方式.
下面记录一下多进程编程的别一种方式,即使用multiprocessing编程
import multiprocessing import time def get_html(n): time.sleep(n) print('sub process %s' % n) return n if __name__ == '__main__': # 多进程编程 process = multiprocessing.Process(target=get_html, args=(2,)) process.start() print(process.pid) # 进程号 process.join() print('main process success!') # 使用多进程池编程 pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()) # result =pool.apply_async(get_html, (3,)) # # 关闭pool # pool.close() # # 等待所有任务完成 # pool.join() # print(result.get()) # 使用imap方法, 有序执行,且直接返回结果值 # for result in pool.imap(get_html, [1, 5, 3]): # print('{} sleep success'.format(result)) # pool.close() # imap_unordered 与imap相似,但是谁先执行完成,谁先返回结果 # for result in pool.imap_unordered(get_html, [1, 5, 3]): # print('{} sleep success'.format(result)) # pool.close()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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2024年11月08日
2024年11月08日
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