程序ip
應用場景
提示 小結
fork
forkserver
設定程序的啟動方式
get_context()方法來獲取context物件
map(func, iterable[, chunksize])
map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])imap(func, iterable[, chunksize])這是 map() 方法的延遲版本
imap_unordered(func, iterable[, chunksize])
starmap(func, iterable[,chunksize])
close()關閉程序池,把當前程序池中的所有任務執行完成後再關閉自己
terminate()立即中止程序池
join()等待所有程序完成
技巧
import multiprocessing
import os
import time
# 程序任務函式
def action(max):
my_sum = 0
for i in range(max):
print('(%s) 程序正在執行： %d' % (os.getpid(), i))
my_sum += i
return my_sum
if __name__ == '__main__':
# 建立乙個包含4條程序的程序池
with multiprocessing.pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(action, (5, 10, 15))
print('--------------')
for r in results:
print(r)
multiprocessing模組下的 queue
使用pipe實現程序間通訊
pipeconnection常用方法
recv()接收另一端通過 send() 方法傳送過來的資料
fileno()關於連線所使用的檔案描述器
close()關閉連線
poll([timeout])返回連線中是否還有資料可以讀取
send_bytes(buffer[, offset[, size]])傳送位元組資料
recv_bytes([maxlength])maxlength 指定最多接收的位元組數
recv_bytes_into(buffer[, offset])功能與 recv_bytes() 方法類似，只是該方法將接收到的資料放在 buffer 中
import multiprocessing
def f(conn):
print('(%s) 程序開始傳送資料...' % multiprocessing.current_process().pid)
conn.send('python')
if __name__ == '__main__':
# 建立pipe，該函式返回兩個pipeconnection物件
parent_conn, child_conn = multiprocessing.pipe()
# 建立子程序
p = multiprocessing.process(target=f, args=(child_conn,))
# 啟動子程序
p.start()
print('(%s) 程序開始接收資料...' % multiprocessing.current_process().pid)
# 通過管道來讀取內容，等待解除阻塞
print(parent_conn.recv())
# 阻塞主程序，直到子程序執行完畢，才解除
p.join()
python多程序 Python多程序程式設計詳解
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