写一个python多进程并发程序
时间: 2023-03-08 09:16:41 浏览: 83
可以使用Python中的多进程模块来实现多进程并发程序。下面是一个简单的例子:from multiprocessing import Pooldef f(x):
return x*xif __name__ == '__main__':
with Pool(5) as p:
print(p.map(f, [1, 2, 3]))
相关问题
Python多进程并发
Python多进程并发是一种利用多个进程同时执行任务的方式,可以提高程序的执行效率。多进程并发可以通过使用multiprocessing模块来实现。该模块提供了创建和管理进程的功能,可以在Python中轻松实现多进程并发。
使用multiprocessing模块可以创建子进程,并将任务分配给这些子进程同时执行。可以通过创建多个进程对象,每个进程对象对应一个任务,并使用start()方法来启动这些进程。同时,可以使用join()方法来等待所有进程执行完毕。
另外,multiprocessing模块还提供了进程池(Pool)的功能,可以管理一组进程,并自动分配任务给这些进程执行。可以使用apply_async()方法将任务提交给进程池,进程池会自动将任务分配给空闲的进程执行,并返回执行结果。
需要注意的是,使用multiprocessing创建的子进程是通过Python创建的跨平台子进程,而不是通过操作系统的fork()函数创建的。因此,它可以在各种操作系统上运行。
python多进程并发用队列传结果
在 Python 中,多进程并发可以使用 `multiprocessing` 模块实现。而队列则可以用于在进程之间传递数据和结果。
下面是一个使用队列传递结果的示例代码:
```python
import multiprocessing
def worker(num, q):
"""子进程要执行的任务"""
result = num * 2
q.put(result) # 将结果放入队列中
if __name__ == '__main__':
# 创建队列和进程池
q = multiprocessing.Queue()
pool = multiprocessing.Pool()
# 提交任务到进程池中
for i in range(5):
pool.apply_async(worker, args=(i, q))
# 关闭进程池
pool.close()
# 等待所有进程完成任务
pool.join()
# 从队列中获取结果
results = []
while not q.empty():
results.append(q.get())
# 输出结果
print(results)
```
在这个示例中,首先创建了一个队列 `q` 和一个进程池 `pool`。然后,使用 `apply_async()` 方法向进程池提交任务,每个任务都会调用 `worker()` 函数,将计算结果放入队列中。在提交完所有任务后,关闭进程池并等待所有进程完成任务。最后,从队列中获取结果并输出。