python3 程序池的同步呼叫

#

coding:utf-8
import
osimport
time
from multiprocessing import
pool
deffunc(n):
print("
%s:%s
" %(os.getpid(), n))
return n**2
deffunc2(n):
print("
%s:%s
" %(os.getpid(), n))
time.sleep(1)
return n**2
if__name__ == '
__main__':
start_time =time.time()
pool = pool(5)  #
程序池中從無到有建立5個程序,以後一直是這5個程序在執行任務
res_lst =
for i in range(10):
同步呼叫，直到本次任務執行完畢拿到res，等待任務func執行的過程中可能有阻塞也可能沒有阻塞
#但不管該任務是否存在阻塞，同步呼叫都會在原地等著
print
(res_lst)
print("
", time.time() -start_time)
s_time =time.time()
pool2 = pool(5)  #
程序池中從無到有建立5個程序,以後一直是這5個程序在執行任務
res_lst2 =
for i in range(10):
同步呼叫，直到本次任務執行完畢拿到res，等待任務func2執行的過程中可能有阻塞也可能沒有阻塞
#但不管該任務是否存在阻塞，同步呼叫都會在原地等著
print
(res_lst2)
print("
", time.time() -s_time)
#9156:0
#9156:1
#9156:2
#9156:3
#9156:4
#9156:5
#9156:6
#9156:7
#9156:8
#9156:9
#[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]##
5816:0
#3324:1
#3312:2
#8228:3
#9976:4
#5816:5
#3324:6
#3312:7
#8228:8
#9976:9
#[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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python3 程序池Pool 詳解

當需要建立的子程序數量不多時，可以直接利用multiprocessing中的process成生多個程序，但如果是上百甚至上千個目標，手動的去建立程序的工作量巨大，此時就可以用到multiprocessing模組提供的pool方法。初始化pool時，可以指定乙個最大程序數，當有新的請求提交到pool中...

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