这中方式用的比较多,毕竟要控制并发数量,不可能不限制并发数

 #_*_coding:utf-8_*_
from multiprocessing import Pool
import time def f(x):
#制造一个进程超时的效果
if x == 4:
time.sleep(4)
else:
time.sleep(1)
return x*x if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
res_list = []
#执行方法,res= pool.apply_async(f,[i,]) 这只是一种写法.以下这些行用这一条就能搞定print pool.map(f,range(5))
for i in range(5):
#异步方式
res= pool.apply_async(f,[i,])
print '----:',i
res_list.append(res)
#循环获取结果
for i in res_list:
try:
#打印结果,如果获取结果超过2秒钟将报异常
print i.get(timeout=2)
except Exception:
print "进程:%s 获取结果超时"% i

显示结果:

----: 0
----: 1
----: 2
----: 3
----: 4
0
1
4
9
进程:<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x00000000026C9CF8> 获取结果超时

这个例子主要是告诉大家如何使用pool,例子中可以使用print pool.map(f,range(5))就搞定。不用写那么多行

每个人的写法都不一样 所以就看大家的了

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