僅用于個人學習記錄 import multiprocessing as mp num_cpus=mp.cpu_count()#獲取機器CPU個數 pool=mp.Pool(num_cpus) results=[] #儲存結果 for idx in train_ids:#異步處理,pool.apply_async第一個參數是要運行的函數result=pool.apply_async(process_text

假設循環爬取10000個網頁，需要開辟10000個線程，這個對cpu和內存會造成一定的消耗， 如果創建線程/進程池，比如創建50個，則這10000個線程都會分配到這50個線程中，，不會造成資源的浪費 進程池和線程池？ # 線程池：一次性

情況 python3.5在用進程池的時候使用了with def f(x):time.sleep(1)return x*xif __name__ == '__main__':process = []pool = Pool(processes=4)with pool:for j in range(8*4):result = pool.apply_async(f, (j,))process.append(result)#

情景假設，多進程并行處理列表temp1里的數據，并將結果存入list2 import multiprocessing import osdef mission(i,list1,list2):temp=list1[i]list2[i]=tempif __name__ == "__main__":#情景假設，temp1里的數據多進程并行處理完以

最近在研究如何提升python程序性能的問題（本身是個偽命題），使用了多線程，速度比之前還慢，后續又采用進程池，但是進程池遇到的坑，我只能說python很傻逼！ 進程池的實現、1、python 自帶的 multiprocessing ， 涉

python進程池 # Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None)# 函數返回一個進程池(Pool)對象# processes:工作進程的個數，默認為None，表示worker進程數為cpu_count()# initializer: 表示工作進程start時調用的

進程池實現 必要性 進程的創建和銷毀過程消耗的資源比較多當任務量眾多,每個任務在很短時間內完成時,需要平方的創建和銷毀進程,此時對計算機壓力比較大進程池技術很好的解決了以上問題 原理 創建一定數量的進程來處理事件,事件處理完進程不退出而是繼續處理其他事件,直到所有

前言 最近在處理大數據相關的東西，數據動輒上百萬，還不能用 GPU 加速，于是開始動起了多進程的念頭。眾所周知，Python 的多線程是假的，不過好在開發者老大還是給我們留了一個活路，也就是進程池。這個方法的優點在于進程的并發細節完

同步或異步獲取返回值 #p = Pool()#p.map(funcname,iterable) 默認異步的執行任務,且自帶close,join功能#p.apply(), 同步調用進程池的方法#p.apply_async(),異步調用,和主進程完全異步,需要手動close和join from multiprocessing import Pool import time def func(i): #

前言 這幾年一直在it行業里摸爬滾打，一路走來，不少總結了一些python行業里的高頻面試，看到大部分初入行的新鮮血液，還在為各樣的面試題答案或收錄有各種困難問題 于是乎，我自己開發了一款面試寶典，希望能幫到大家，也希望有更