如何使用multiprocessing输出结果

使用multiprocessing模块可以在多个进程之间共享数据，并行地完成任务。如果想要在多个进程中输出结果，可以使用Queue队列来存储结果，然后在主进程中取出并打印。

以下是一个简单的示例：

import multiprocessing

def worker(queue, num):
    result = num * 2
    queue.put(result)

if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()

    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue, i))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    while not queue.empty():
        result = queue.get()
        print(result)

在这个示例中，我们定义了一个worker函数，这个函数将计算一个数字的两倍，并将结果放入队列中。然后我们创建了5个进程来执行worker函数，并在主进程中等待它们完成。最后，我们从队列中取出结果并打印。因为队列是线程安全的，所以我们可以在多个进程中共享它，并且不会出现竞争条件。

相关问题

multiprocessing输出代码

以下是一个简单的使用multiprocessing库进行多进程处理的代码示例：

import multiprocessing

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker:', num)
    return

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

在上面的代码中，我们定义了一个`worker`函数，并将其作为进程的目标函数。然后我们创建5个进程，并将它们的目标函数设置为`worker`。最后，我们启动所有进程并等待它们完成。注意，在多进程编程中，必须在`if __name__ == '__main__':`语句内启动进程，这是为了避免子进程也执行`if __name__ == '__main__':`内的代码，从而导致死循环。

查看multiprocessing输出的代码

以下是一个简单的示例代码，用于演示如何使用Python的multiprocessing库来创建多进程并输出结果：

import multiprocessing

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker:', num)
    return

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

在这个例子中，我们定义了一个函数`worker`，该函数接受一个参数`num`，并打印出一个字符串。然后我们使用`multiprocessing.Process`类创建了5个进程，并分别传递了每个进程的参数。最后，我们将每个进程对象存储在一个列表中，并通过调用`start()`方法来启动它们。

当我们运行这个程序时，会输出以下内容：

Worker: 0
Worker: 1
Worker: 2
Worker: 3
Worker: 4

这表明所有5个进程都已经成功启动，并且每个进程都执行了`worker`函数，打印出了相应的结果。