from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with Pool(processes=4) as pool: # start 4 worker processes
result = pool.apply_async(f, (10,)) # evaluate "f(10)" asynchronously in a single process
print(result.get(timeout=1)) # prints "100" unless your computer is *very* slow
print(pool.map(f, range(10))) # prints "[0, 1, 4,..., 81]"
it = pool.imap(f, range(10))
print(next(it)) # prints "0"
print(next(it)) # prints "1"
print(it.next(timeout=1)) # prints "4" unless your computer is *very* slow
result = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
print(result.get(timeout=1)) # raises multiprocessing.TimeoutError
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/BruceWong/Desktop/develop/multiprocessingpool.py", line 19, in <module>
print(next(res))
TypeError: 'MapResult' object is not an iterator
Process finished with exit code 1
【python】详解multiprocessing多进程-Pool进程池模块（二）
&amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp; &amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp; &amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp; &amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;Multiprocessing.Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程
目录1. Python使用multiprocessing.Pool实现固定数量线程池
1. Python使用multiprocessing.Pool实现固定数量线程池
from multiprocessing import Pool, cpu_count
import time
import os
def thread_task(number):
print("线程id为: %d, 处理的任务为：%d, 线程处理【开始】" % (os.getpid(), number))
time.s
一、Pool类介绍
在之前的博客中有对并行和并发进行了介绍。在python种主要存在两种方法实行：多线程和多进程。
对于python来说，多线程实际上是并发的，并没有完全利用多核的优势。当然这也要看具体的需求，如果是计算密集型的，多采用并行的方法；如果是IO密集型的，多采用并发的方法。这要是考虑到互相切换的开销。
解下来，我们介绍一种多进程的方法：Pool类。Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用。当有新的请求提交到Pool中时，如果Pool还没有满，此时
map 和 map_async 可以并发执行任务。apply 和 apply_async 一次只能执行一个任务，但 apply_async 可以异步执行，因而也可以实现并发。
一、单次执行
1、单次同步执行
一个任务执行完再进行下一个任务
import multiprocessing
import time
def func(msg):
print("msg:", msg)
time.sleep(2)
print("end")
if __name__ == "__m
multiprocessing模块中Pool简单来说就是用来创建多进程的。1.apply和apply_asyncapply方法会阻塞父进程，而且进程池中的进程是一个接一个执行的，并没有并行工作；如果想要进程池中的进程并行工作，可以使用apply_async方法。先看apply的例子：# encoding=utf8
from multiprocessing import Pool
import t...
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很久没有用到进程池，今天公司项目需要大量进程，考虑使用进程池操作。其实很简单，几行代码就可以搞定，但是遇到了一个比较有意思的问题。之前写Python都是在Linux上，没有出现过，今天发现Windows上还是有一些区别。
我以为很简单，导包，创建，使用，结束。五行搞定。
from multiprocessin...
一．多进程
当计算机运行程序时，就会创建包含代码和状态的进程。这些进程会通过计算机的一个或多个CPU执行。不过，同一时刻每个CPU只会执行一个进程，然后不同进程间快速切换，给我们一种错觉，感觉好像多个程序在同时进行。例如：有一个大型工厂，该工厂负责生产电脑，工厂有很多的车间用来生产不同的电脑部件。每个车间又有很多工人互相合作共享资源来生产某个电脑部件。这里的工厂相当于一个爬虫工程，每个车间相当于一个进程，每个工人就相当于线程。线程是CPU调度的基本单元。
也就是进程间是独立的,这表现在内存空间,上下文环
pool = Pool(processes=2)
for i in range(10):
# pool.apply(test, args=(i,)) # 同步调用，每次只取一个
pool.apply
由于 python的多线程不能使用多核cpu，只能使用多进程。
在工作中遇到了需要处理几百万的数据条，查阅了相关资料发现使用多进程的进程池功能能够很好的解决问题。
进程池有两个调用执行代码的接口，分别是map和apply_async。map所限于不能调用执行代码有过个参数的情况，因此主要使用apply_async。
在使用过程中不能将执行代码写在类里面。
def log_result(re
```java
public class CompletableFuture<T> implements Future<T>, CompletionStage<T> {
// 1、创建一个异步操作:无返回值
public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable);
public static CompletableFutur
Pool 模块来自于 multiprocessing 模块。
multiprocessing 模块是跨平台版本的多进程模块，像线程一样管理进程，与 threading 很相似，对多核CPU的利用率会比 threading 好的多。
Pool 类可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满，请求就会告知先等待，直到...
