Python 多进程(1)

多进程池

• 在apply 中，每个进程顺序执行

from multiprocessing import Pool
import os,time

mylist = [1,2,3]
def f0():
   for i in mylist:
       print('执行进程{}'.format(os.getpid()))
       time.sleep(2)
       print(i)

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(2)#创建包含2个进程的进程池
    for i in range(2):#每次进入循环后，向进程池中申请一个进程
        pool.apply(f0)#apply里面每个进程执行完毕后才执行下一个进程，这个语句相当于直接调用f0()

    pool.close()#执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
    pool.join()#等待进程运行完毕，先调用close函数，否则会出错

运行结果：

执行进程7124
1
执行进程7124
2
执行进程7124
3
执行进程13284
1
执行进程13284
2
执行进程13284
3

• 在 apply_async 中，各个进程异步执行

from multiprocessing import Pool
import os,time

mylist = [1,2,3]
def f0():
   for i in mylist:
       print('执行进程{}'.format(os.getpid()))
       time.sleep(2)
       print(i)

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(2)#创建包含2个进程的进程池
    for i in range(2):#每次进入循环后，向进程池中申请一个进程
        pool.apply_async(f0)#异步执行

    pool.close()
    pool.join()

运行结果：

执行进程11860
执行进程4552
1
执行进程11860
1
执行进程4552
2
执行进程11860
2
执行进程4552
3
3

两个方法的区别：

p.apply() 每个任务顺序执行； p.apply_async() 每一个任务都并发执行。