プロセスプールプール

コアのCPU（論理プロセッサ番号）を取得1

CPU_COUNT（）

インポートOS 
RES = os.cpu_count（）
 プリント（RES） ＃4

2.プロセスプール

注意：

プロセスとプールの違い：
　　プロセス：非同期並行プログラム、プログラムの終了で完全に実行され、子プロセスを待った後、デフォルトでは、メインプロセスの一部
　　プール：任意の障害なく、非同期並列プログラムの一部は、長い主要プロセスが終了され、すぐにターミネーターすべての子供;
P =プール（6）：
　　6つの並列処理まで可能同じ時間を表し、

細胞プール内のプロセスパラメータ
　　プール場合、任意のパラメータを指定せずに、デフォルトのos.cpu_countを（）ロジックの番号を取得しますプロセッサ
　　パラメータの速度は、それが現在のパラメータ値が同じ時間に許可されるプロセス（平行）の最大数を表して使用する場合、

複数のタスクを取って、プロセスの速度が速すぎるタスクを実行する場合、プロセス・プールには、実行されます、私たちは、新しいプロセスを作成しません

マルチプロセッシングインポートプロセスを、プール
 のインポートランダムのOS、タイム、

＃（1）との比較プロセスプールと処理速度=>速いプロセスプール
DEF FUNC（NUM）：
     印刷（os.getpid（））
     を印刷（NUM）
    time.sleep（ 0.1 ）
     のための I における範囲（1000000 ）：
         パス
IF  __name__ == ' __main__ ' ：
     ＃の録画開始時刻 
    STARTIME = time.time（）
    ＃1は、プロセスプールを作成 
    P-プール=（4 ）
     のための I に範囲（100 ）：
        p.apply_async（FUNC、引数 = （I））
    ＃3プロセスプール
    p.close（）
    ＃4.udpメッセージがループ実行終了の子プロセスを待った後、次に下方実行する。
    Pを.join（）
    ＃の最後の記録時間 
    終了時刻= time.time（）
     印刷（" 時間が第1を実行している："、終了時刻-STARTIMEを）＃3.7787575721740723 
    印刷（" プロセス・プールの実行が終わった... " ）

    ＃計算prosess実行しています時間 
    stratime = time.time（）
    LST = []
     のための I における範囲（100 ）。
        P =プロセス（目標= FUNC、引数= （I））
        p.start（）
        lst.append（P）

    用 I でLST：
        i.join（）
    ENDTIME = time.time（）
     プリント（「2番ランイベントは次のとおりです。「終了時刻-STARTIME） ＃4.udpサイクルメッセージ0.919969081878662 
    印刷（」プロセス実行の終わり... 」）

2.2同期プログラムを適用する、あなたは子プロセスでの直接の戻り値を取得することができます（理解します）

マルチプロセッシングインポートプロセス、プール
 のインポートOS、時間、ランダム
 DEF タスク（NUM）：
     印刷（" NUM：プロセス番号S％S％"％（NUM、os.getpid（）））
     戻りos.getpid（）

IF  __name__ = = ' __main__ ' ：
     ＃4並列までに実行すると同時に、プロセス 
    （4 P =プール）
     のための I におけるレンジ（20です。）
        RES = p.apply（タスク、引数= （I））
         印刷（" >>>> " 、RES）
    印刷（「メインプログラムの終了」）

2.3apply_async非同期プログラムは、あなたが直接取得する子で戻り値を取得することができます

マルチプロセッシングインポートプロセス、プール
 のインポートOS、時間、ランダム
 DEF タスク（NUM）：
     印刷（" NUM：プロセス番号S％S％"％（NUM、os.getpid（）））
     戻りos.getpid（）

IF  __name__ = = ' __main__ ' ：
     ＃4並列までに実行すると同時に、プロセス 
    （4 P =プール）
     のための I におけるレンジ（20です。）
        RES = p.apply（タスク、引数= （I））
         印刷（" >>>> " 、RES）
    印刷（" メインプログラムの終了" ）

＃（3）apply_async非同期プログラムを、あなたはGETを通じて、戻り値を直接の子プロセスを得ることができます

DEF ：タスク（NUM）
    time.sleep（random.uniform（ 0.1、1 ））
     を印刷（" NUM：％sのプロセス番号S％」％（NUM、os.getpid（）））
     戻りos.getpid（）

IF  __name__ == ' __main__ ' ：
    LST = [] 
    SETVAR = SET（）
    P = プール（）
     のための I 中レンジ（20 ）：
        RESP.apply_async =（タスク、引数=（I）） ＃<0x7f821508fa58 AT multiprocessing.pool.ApplyResultオブジェクト> 
        lst.append（RES）

    を印刷（LST）
     のための私でLST：＃
        は、子供のリターンの現在の値を取得します、自身が障害物が含まれている機能を取得し、近くのないあなたがして参加することができますよう 
        RES = i.get（） ＃GETオブジェクトの値は、プロセスIDである
        印刷（RES）
        setvar.add（RES）

    を印刷（SETVAR） ＃{37066、37067 、37068、37069} 

    ＃3を閉じるプロセスプール
    p.close（）
    ＃4.udpサイクルのメッセージの後に。フィニッシュまでの子供のためのすべての待機し、その後ダウン実行
    p.join（）

    印刷（「終了.... 」を）

2.4マップリストを返します（マッピングと同じ高次機能を使用するには、並行性と並列性があることを除きます）

マルチプロセッシングインポートプロセスを、プール
 インポートOS、時間、ランダム
 デフタスク（NUM）：
     プリント（" NUM：％S进程号％S "％（NUM、os.getpid（）））
    time.sleep（ 0.1 ）
     戻り NUM * * 2 の場合__name__ == ' __main__ ' ：
    P = プール（）
    RES = p.map（タスク、レンジ（100 ））
     印刷（RES）
     プリント（" 主进程仕上げ"）

2.5近くのペアを持って、同時に、または該当しないで、同時に参加して

マルチプロセッシングインポートプロセスを、プール
 のインポートOS、時間、ランダム
 DEF タスク（NUM）：
     印刷（" NUM：プロセスID％S S％"％（NUM、os.getpid（）））
    time.sleep（ 0.1 ）
     戻り NUM * 2 * IF __name__ == ' __main__ ' ：
    LST = [] 
    P = プール（）
     のための I におけるレンジ（20 ）：
        ＃の非同期処理対象RES戻る 
        RES = p.apply_async（タスク、引数=

 （I） ）
        lst.append（RES）


    のための私でLST：
        ＃同時に、戻り値、プラスのブロッキング取得
        印刷（i.get（）） 


    ＃のシャットダウンプロセスプール
    ＃1 p.close（） 
    ＃の＃のp.apply_async（タスク、引数=を（100）） 
    ＃のp.join（）

    印刷（" メインプロセス完了"）

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