from multiprocessing import Pool
import os,time
import multiprocessing
def func(msg):
print("msg:", msg)
time.sleep(3)
print("end")
return "done" + msg
#使用进程池,异步调用
# if __name__ == "__main__":
# pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
# result=[]
# for i in range(6):
# msg = "hello %d" %(i)
# result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
#
# print("Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
# pool.close()
# pool.join()
# print(result)#<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x0000027826D1F160>
# for res in result:
# print(res.get())
# print("Sub-process(es) done.") '''
Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
msg: hello 0
msg: hello 1
msg: hello 2
end
msg: hello 3
end
end
msg: hello 4
msg: hello 5
end
end
end
[<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x0000027826D1F160>]
donehello 0
donehello 1
donehello 2
donehello 3
donehello 4
donehello 5
Sub-process(es) done.
''' #使用进程池,同步调用
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
result=[]
for i in range(6):
msg = "hello %d" %(i)
result.append(pool.apply(func, (msg, ))) print("Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
pool.close()
pool.join()
print(result)# print("Sub-process(es) done.")
'''
msg: hello 0
end
msg: hello 1
end
msg: hello 2
end
msg: hello 3
end
msg: hello 4
end
msg: hello 5
end
Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
['donehello 0', 'donehello 1', 'donehello 2', 'donehello 3', 'donehello 4', 'donehello 5']
Sub-process(es) done.
'''

process_进程池的更多相关文章

  1. process_进程池_2

    import multiprocessingimport os, time, random def Lee(): print("\nRun task Lee-%s" %(os.ge ...

  2. python进程池:multiprocessing.pool

    本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动. 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多 ...

  3. 64位进程池HashCode兼容处理

    背景 net旧项目使用32位生成的HashCode,存储到数据库中.迁移到64位上,就需要对HashCode做兼容处理. 解决方案 1:进程池配置支持32位程序. 2:对Hashcode做兼容处理,[ ...

  4. Linux客户/服务器程序设计范式2——并发服务器(进程池)

    引言 让服务器在启动阶段调用fork创建一个子进程池,通过子进程来处理客户端请求.子进程与父进程之间使用socketpair进行通信(为了方便使用sendmsg与recvmsg,如果使用匿名管道,则无 ...

  5. PYTHON多进程编码结束之进程池POOL

    结束昨晚开始的测试. 最后一个POOL. A,使用POOL的返回结果 #coding: utf-8 import multiprocessing import time def func(msg): ...

  6. python(进程池/线程池)

    进程池 import multiprocessing import time def do_calculation(data): print(multiprocessing.current_proce ...

  7. python进程池剖析(三)

    之前文章对python中进程池的原理.数据流以及应用从代码角度做了简单的剖析,现在让我们回头看看标准库中对进程池的实现都有哪些值得我们学习的地方.我们知道,进程池内部由多个线程互相协作,向客户端提供可 ...

  8. python进程池剖析(二)

    之前文章中介绍了python中multiprocessing模块中自带的进程池Pool,并对进程池中的数据结构和各个线程之间的合作关系进行了简单分析,这节来看下客户端如何对向进程池分配任务,并获取结果 ...

  9. python进程池剖析(一)

    python中两个常用来处理进程的模块分别是subprocess和multiprocessing,其中subprocess通常用于执行外部程序,比如一些第三方应用程序,而不是Python程序.如果需要 ...

随机推荐

  1. Convolutional Neural Networks

    卷积神经网络(Convolutional Neural Networks/ CNN/ConvNets) 卷积神经网络和普通神经网络十分相似: 组成它们的神经元都具有可学习的权重(weights)和偏置 ...

  2. WordPress换域名的301跳转方法(经典)

      一.Linux 主机,这个最简单,修改 .htaccess 把 .htaccess 文件 WordPress 部分修改成下面样子 # BEGIN WordPress <IfModule mo ...

  3. PHP依赖注入(DI)和控制反转(IoC)详解

    这篇文章主要介绍了PHP依赖注入(DI)和控制反转(IoC)的相关资料,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 首先依赖注入和控制反转说的是同一个东西,是一种设计模式,这种设计模式用来减少程 ...

  4. VBA 浏览文件夹

    Private Function SelectFolder() As String        With Application.FileDialog(msoFileDialogFolderPick ...

  5. random内置模块

    import random random.random() #生成0-1的随机浮点数 random.randint(1, 10) #生成1-10的整数 random.randrange(1,10) # ...

  6. python 3 属性查找与绑定方法

    1.属性查找 类有两种属性:数据属性和函数属性 (1)类的数据属性是所有对象共享的 #类的数据属性是所有对象共享的,id都一样 class OldboyStudent: school='oldboy' ...

  7. mongodb基础学习3-查询的复杂用法

    昨天看了一下查询,今天来说下查询的复杂用法,可以类比mysql的查询 $ne:不等于 $gt, $gte, $lt, $lte:大于,大于等于,小于,小于等于 $in $and $nor:相当于上面的 ...

  8. [转] #ifndef#define#endif的用法(整理) 原作者:icwk

    文件中的#ifndef 头件的中的#ifndef,这是一个很关键的东西.比如你有两个C文件,这两个C文件都include了同一个头文件.而编译时,这两个C文件要一同编译成一个可运行文件,于是问题来了, ...

  9. 2018 Jar_Feb_Newwords

    检测钩子程序 开发一个检测钩子程序的工具 - 豆丁网http://www.docin.com/p-1363993661.html pdf掺杂病毒的方法 Java的:xml文件中跳过的二进制数据在解析 ...

  10. 迷你MVVM框架 avalonjs 1.4.1发布

    以后有关avalon的版本升级消息,全部改放到这里 重构parseHTML,让其支持xhtml 强化 ms-duplex-number拦截器 添加data-duplex-number辅助指令 值为st ...