下面記錄一下多進程編程的別一種方式,即使用multiprocessing編程

import multiprocessing

import time

def get_html(n):

time.sleep(n)

print('sub process %s' % n)

return n

if __name__ == '__main__':

# 多進程編程

process = multiprocessing.Process(target=get_html, args=(2,))

process.start()

print(process.pid) # 進程號

process.join()

print('main process success!')

# 使用多進程池編程

pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())

# result =pool.apply_async(get_html, (3,))

# # 關閉pool

# pool.close()

# # 等待所有任務完成

# pool.join()

# print(result.get())

# 使用imap方法, 有序執行,且直接返回結果值

# for result in pool.imap(get_html, [1, 5, 3]):

# print('{} sleep success'.format(result))

# pool.close()

# imap_unordered 與imap相似,但是誰先執行完成,誰先返回結果

# for result in pool.imap_unordered(get_html, [1, 5, 3]):

# print('{} sleep success'.format(result))

# pool.close()

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持python博客。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python多进程编程实例_Python多进程编程multiprocessing代码实例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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