在以下的文章之中我们来了解一下什么是python中的进程池。了解一下python进程池的相关知识,以及进程池在python编程之中能起到什么样的作用。
进程池
Pool类描述了一个工作进程池,他有几种不同的方法让任务卸载工作进程。
进程池内部维护一个进程序列,当使用时,则去进程池中获取一个进程,如果进程池序列中没有可供使用的进进程,那么程序就会等待,直到进程池中有可用进程为止。
我们可以用Pool类创建一个进程池, 展开提交的任务给进程池。
我们来举一个例子:
#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()
一个进程池对象可以控制工作进程池的哪些工作可以被提交,它支持超时和回调的异步结果,有一个类似map的实现。
processes :使用的工作进程的数量,如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。
initializer: 如果initializer是None,那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
maxtasksperchild:工作进程退出之前可以完成的任务数,完成后用一个心的工作进程来替代原进程,来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None,意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。
context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context
注意:Pool对象的方法只可以被创建pool的进程所调用。
以上就是本篇文章所讲述的所有内容,这篇文章主要介绍了python进程池的相关知识,希望你能借助资料从而理解上述所说的内容。希望我在这片文章所讲述的内容能够对你有所帮助,让你学习python更加轻松。
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以上是python进程池作用展示及实例解析的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

pythonlistsareimplementedasdynamicarrays,notlinkedlists.1)他们areStoredIncoNtiguulMemoryBlocks,mayrequireRealLealLocationWhenAppendingItems,EmpactingPerformance.2)LinkesedlistSwoldOfferefeRefeRefeRefeRefficeInsertions/DeletionsButslowerIndexeDexedAccess,Lestpypytypypytypypytypy

pythonoffersFourmainMethodStoreMoveElement Fromalist:1)删除(值)emovesthefirstoccurrenceofavalue,2)pop(index)emovesanderturnsanelementataSpecifiedIndex,3)delstatementremoveselemsbybybyselementbybyindexorslicebybyindexorslice,and 4)

toresolvea“ dermissionded”错误Whenrunningascript,跟随台词:1)CheckAndAdjustTheScript'Spermissions ofchmod xmyscript.shtomakeitexecutable.2)nesureThEseRethEserethescriptistriptocriptibationalocatiforecationAdirectorywherewhereyOuhaveWritePerMissionsyOuhaveWritePermissionsyYouHaveWritePermissions,susteSyAsyOURHomeRecretectory。

ArraysarecrucialinPythonimageprocessingastheyenableefficientmanipulationandanalysisofimagedata.1)ImagesareconvertedtoNumPyarrays,withgrayscaleimagesas2Darraysandcolorimagesas3Darrays.2)Arraysallowforvectorizedoperations,enablingfastadjustmentslikebri

ArraySaresificatificallyfasterthanlistsForoperationsBenefiting fromDirectMemoryAcccccccCesandFixed-Sizestructures.1)conscessingElements:arraysprovideconstant-timeaccessduetocontoconcotigunmorystorage.2)iteration:araysleveragececacelocality.3)

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