用py帮我写一个并行任务脚本

好的，我可以给你提供一些参考代码：

import multiprocessing

def task(num):
    print("Executing task {}".format(num))

if __name__ == '__main__':
    num_cores = multiprocessing.cpu_count()
    pool = multiprocessing.Pool(num_cores)
    tasks = [i for i in range(10)]
    pool.map(task, tasks)
    pool.close()
    pool.join()

这段代码使用 Python 的 multiprocessing 模块实现了并行执行任务。在这个例子中，我们定义了一个 task 函数，它接受一个参数 num，并打印出执行的任务编号。然后，我们获取计算机的 CPU 核心数，并创建一个进程池。我们定义了一个包含 10 个任务编号的列表，然后使用 pool.map 方法将每个任务分配给进程池中的某个进程。最后，我们关闭进程池，等待所有任务执行完毕。

你可以根据自己的实际需求修改这个代码，并将其保存成一个 Python 脚本，在命令行中用 python your_script.py 命令执行。

相关问题

python 并行运行 脚本

在Python中可以使用`multiprocessing`模块来实现脚本的并行运行。下面是一个简单的示例：

import multiprocessing

def run_script(script_name):
    # 执行脚本的代码
    pass

if __name__ == '__main__':
    script_list = ['script1.py', 'script2.py', 'script3.py']
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)  # 创建进程池，最多同时运行3个进程
    pool.map(run_script, script_list)  # 并行运行脚本
    pool.close()
    pool.join()

在上面的示例中，定义了一个`run_script`函数用来执行脚本，`script_list`列表中存放了需要并行运行的脚本名。使用`multiprocessing.Pool`创建进程池，`processes`参数指定最多同时运行的进程数。然后使用`pool.map`函数并行运行脚本，其会依次取出`script_list`中的脚本名传递给`run_script`函数执行。最后需要调用`pool.close()`和`pool.join()`来等待所有进程结束。

使用python创建一个可以并行在linux命令行模式下执行的test_all.py脚本，可以同时执行同一目录下的命令run test1.log,run test2.log

您可以使用 Python 的 `subprocess` 模块来创建一个能够在 Linux 命令行模式下并行执行的 test_all.py 脚本。

以下是一个示例代码：

import subprocess

def run_command(command):
    return subprocess.Popen(command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

commands = ['run test1.log', 'run test2.log']
processes = [run_command(command) for command in commands]

for process in processes:
    process.wait()

该代码将使用 `subprocess.Popen` 函数创建两个子进程，分别执行 `run test1.log` 和 `run test2.log` 命令。每个子进程都在后台运行，因此它们可以同时运行。最后，代码使用 `process.wait()` 等待所有子进程完成。