一、多進程pool.map()方法一

import time from multiprocessing.pool import Pooldef numsCheng(i):return i * 2if __name__ == '__main__':time1 = time.time()nums_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]pool = Pool(processes=5)result = pool.map(numsCheng, nums_list)pool.close() # 關閉進程池，不再接受新的進程pool.join() # 主進程阻塞等待子進程的退出print(result)time2 = time.time()print("計算用時：", time2-time1)

結果：

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 計算用時： 0.21639275550842285

解釋說明：

1、看到Pool有一個processes參數，這個參數可以不設置，如果不設置函數會跟根據計算機的實際情況來決定要運行多少個進程，我們也可自己設置，但是要考慮自己計算機的性能。

2、map()函數。需要傳遞兩個參數，第一個參數就是需要引用的函數，第二個參數是一個可迭代對象，它會把需要迭代的元素一個個的傳入第一個參數我們的函數中。因為我們的map會自動將數據作為參數傳進去

3、pool()開啟了，不要忘記pool.close() 和 pool.join() 關閉進程池，以及讓主進程阻塞等待子進程的退出。

二、多進程pool.map()方法二

代碼：

from multiprocessing import Pooldef cal(item):n, mod = itemres = 1for i in range(2, n+1):res = res * i % modreturn resif __name__ == "__main__":args = []for i in range(1, 10):args.append((i,1000000007))with Pool(10) as pool:results = pool.map(cal, args)print(results)

運行結果：

[1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880]

三、多參數情況處理：

代碼：

import time import multiprocessingdef job(x ,y):""":param x::param y::return:"""return x * ydef job1(z):""":param z::return:"""return job(z[0], z[1])if __name__ == "__main__":time1=time.time()pool = multiprocessing.Pool(2)data_list=[(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8),(9,9),(10,10)]res = pool.map(job1,data_list)time2=time.time()print(res)pool.close()pool.join()print('總共耗時：' + str(time2 - time1) + 's')

運行結果：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 總共耗時：0.24999451637268066s

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python多进程及多参数的处理方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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