由于GIL(全局解释锁)的问题,多线程并不能充分利用多核处理器,如果是一个CPU计算型的任务,应该使用多进程模块 multiprocessing .它的工作方式与线程库完全不同,但是两种库的语法和接口却非常相似.multiprocessing给每个进程赋予单独的Python解释器,这样就规避了全局解释锁所带来的问题. 1.进程创建方式 方式一.:(开启进程必须放在if __name__ == '__main__':代码块内) import time import random from mult…
1.进程池 from multiprocessing import Pool def func(n): for i in range(10): print(n+1) if __name__ == '__main__': pool = Pool(3) #启动有三个进程的进程池. #第一个参数进程要访问的代码,第二个参数必须是一个可迭代参数,规定了要执行的任务数 pool.map(func,range(100)) #100个任务 结果: 每个数打印了10次. 2.进程池和多进程的用时对比 def f…
提交任务的两张方式: 1.同步调用 2.异步调用 同步调用:提交完任务后,就在原地等待任务执行完后,拿到结果,再执行下一行代码 同步调用,导致程序串行执行 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time import random def la(name): print("%s is 正在拉" % name) time.sleep(random.randint(1,3)) res = random.randin…
join()方法 from multiprocessing import Process import time def func(arg1,arg2): print('*'*arg1) time.sleep(5) print('*'*arg2) if __name__ == '__main__': #windos必须声明 p = Process(target=func, args=(10,20)) p.start() print('hahaha') #需求,要求子进程结束后立即执行主进程 p.…
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def func(n): time.sleep(2) print(n) return n*n t_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=20) #max_workers一般不超过CPU*5,创建线程池 t_lst = [] for i in range(20): t = t_pool.submit(func,i) #提交多线程认为 t_…
