版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/roamer314/article/details/77963293
Pool类
apply(func[, args=()[, kwds={}]])
该函数用于传递不定参数,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现)。
apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])
与apply用法一样,但它是非阻塞且支持结果返回进行回调。
map(func, iterable[, chunksize=None])
Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到返回结果。
注意,虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。
close()
关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。
terminate()
结束工作进程,不在处理未处理的任务。
join()
主进程阻塞等待子进程的退出,join方法必须在close或terminate之后使用。
import time
from multiprocessing import Pool
def run(fn):
#fn: 函数参数是数据列表的一个元素
time.sleep(1)
return fn*fn
if __name__ == "__main__":
testFL = [1,2,3,4,5,6]
print 'shunxu:' #顺序执行(也就是串行执行,单进程)
s = time.time()
for fn in testFL:
run(fn)
e1 = time.time()
print "顺序执行时间:", int(e1 - s)
print 'concurrent:' #创建多个进程,并行执行
pool = Pool(5) #创建拥有5个进程数量的进程池
#testFL:要处理的数据列表,run:处理testFL列表中数据的函数
rl =pool.map(run, testFL)
pool.close()#关闭进程池,不再接受新的进程
pool.join()#主进程阻塞等待子进程的退出
e2 = time.time()
print "并行执行时间:", int(e2-e1)
print rl
shunxu:
顺序执行时间: 6
concurrent:
并行执行时间: 2
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),让其不再接受新的Process了。