次の記事では、Python のプロセス プールとは何かについて学びます。 Python プロセス プールと、Python プログラミングにおいてプロセス プールが果たせる役割について学びます。
プロセス プール
Pool クラスは、ワーカー プロセスのプールを記述します。このクラスには、タスクがワーカー プロセスをオフロードするためのさまざまなメソッドがいくつかあります。
プロセス プールは、内部でプロセス シーケンスを維持します。使用されると、プロセス プールに移動してプロセスを取得します。プロセス プール シーケンスに利用可能なプロセスがない場合、プログラムはプロセス プール シーケンスに入るまで待機します。プロセス プール。使用可能なプロセスができるまで。
Pool クラスを使用してプロセス プールを作成し、送信されたタスクをプロセス プールに展開できます。
例を挙げてみましょう:
#apply from multiprocessing import Pool import time def f1(i): time.sleep(0.5) print(i) return i + 100 if __name__ == "__main__": pool = Pool(5) for i in range(1,31): pool.apply(func=f1,args=(i,)) #apply_async def f1(i): time.sleep(0.5) print(i) return i + 100 def f2(arg): print(arg) if __name__ == "__main__": pool = Pool(5) for i in range(1,31): pool.apply_async(func=f1,args=(i,),callback=f2) pool.close() pool.join()
A プロセス プール オブジェクトは、ワーカー プロセス プール内のどの作業を送信できるかを制御できます。タイムアウトとコールバックの非同期結果をサポートし、マップのようなオブジェクトを持ちます。実装。 。
processes: 使用されているワーカー プロセスの数プロセスが None の場合は、os.cpu_count() によって返された数を使用します。
initializer:Initializer が None の場合、各ワーカー プロセスは最初にInitializer(*initargs) を呼び出します。
maxtasksperchild: ワーカー プロセスが終了する前に完了できるタスクの数。完了後、新しいワーカー プロセスが元のプロセスを置き換えて、アイドル状態のリソースを解放します。 maxtasksperchild のデフォルトは None です。これは、プールが存在する限りワーカー プロセスが存続することを意味します。
context: ワーカー プロセスの開始時にコンテキストを指定するために使用されます。一般に、プールを作成するには、コンテキスト オブジェクトの multiprocessing.Pool() または Pool() メソッドが使用されます。どちらのメソッドもコンテキストを適切に設定します
注: Pool オブジェクトのメソッドは、プールを作成したプロセスによってのみ呼び出すことができます。
以上がこの記事の内容です、この記事では主にpythonプロセスプールの関連知識を紹介しますので、上記の内容を理解するために活用していただければ幸いです。この記事で説明したことがあなたのお役に立ち、Python の学習が容易になることを願っています。
関連知識の詳細については、php 中国語 Web サイトの Python チュートリアル 列を参照してください。
以上がPythonプロセスプール関数の表示と分析例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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