#练习:测试单进程和多进程执行效率

import multiprocessing
import time
def m1(x):
time.sleep(0.01)
return x * x if __name__ == '__main__':
#并行并发
pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()) #获取CPU的核数,表示进程池的最大进程数
print type(pool)
i_list = range(1000)
time1=time.time()
pool.map(m1, i_list)
time2=time.time()
print 'time elapse:',time2-time1 #串行
time1=time.time()
map(m1, i_list)
time2=time.time()
print 'time elapse:',time2-time1 #练习:异步进程
import time
from multiprocessing import Pool def f(x,y):
return x * y if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes = 4) # start 4 worker processes #固定写法,也可以写成pool = Pool(4)
#result = pool.apply_async(f, [10])
# evaluate "f(10)" asynchronously,这里是用异步的方式,这里一行表示起的一个进程
result1 = pool.apply_async(f, args=(10,20))
result2 = pool.apply_async(f, args=(10,30))
result3 = pool.apply_async(f, args=(10,40))
#print result.get(timeout = 1)
print result1.get(timeout = 0.001)
print result2.get(timeout = 0.01)
print result3.get(timeout = 1)
#print pool.map(f,range(10)) # prints "[0, 1, 4,..., 81]"

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