def defin_canv(w, h):
canvas = np.zeros((h, w))
canvas[y0 - 1:y1, x0 - 1:x1] = 1
return canvas
result =
pool = multiprocessing.pool()
#將物件放入到類別中，包含了返回的物件
for anno in box:
pool.close()
pool.join()
# 將資料取出來
for i in range(faces):
canvas[i] = result[i].get()
多執行緒：
使用多執行緒時，從執行緒中取返回值不太好搞，我看好多人大致是使用新建乙個類，繼承thread的方法，然後類中定義乙個取值函式，使用物件的方法來呼叫取值。不過執行緒還可以將傳入的資料直接修改，所以也可以使用引數列表中修改資料的方式。
canvas = np.zeros((n, h, w))
# multi thread
for i, anno in enumerate(box):
t = threading.thread(target=defin_canv_thre, args=(i, anno, canvas, w, h))
for t in result:
t.setdaemon(true) #
t.start()
result[-1].join()
join()的作用是等子執行緒完成後，在去呼叫父執行緒，即回到呼叫多執行緒的程式中去。
python多執行緒，多程序程式設計。
程序，是目前計算機中為應用程式分配資源的最小單位 執行緒，是目前計算機中執行應用程式的最小單位 在實際系統中，其實程序都是被分為執行緒來實現的，所以參與時間片輪轉的是執行緒 但是管理應用程式的資源的單位和任務排程的單位都是程序。更像是乙個邏輯概念。執行緒是程序分出來的更精細的單位，執行緒間的上下文切...
python多執行緒 多程序
background task once join is used whether deamon attribute is true is not importantonly useful when the main program is running ok to kill starmap和map...
python多執行緒 多程序
threading相對與thread是更高階別的執行緒管理模組 thread和threading模組中的一些屬性會有衝突 thread模組擁有的同步原因實際上只有乙個lock，而threading有很多 lock，semaphore等 使用thread模組執行緒，當主線程結束時其子執行緒也會被強制結...