把上面的代码优化一下,用multiprocessing.Process 实现多线程
时间: 2024-03-08 17:46:23 浏览: 23
好的,让我来为您优化代码:
```python
import multiprocessing
def worker(num):
"""thread worker function"""
print('Worker:', num)
if __name__ == '__main__':
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
jobs.append(p)
p.start()
```
这里我们使用 `multiprocessing.Process` 来创建多个进程,每个进程都执行 `worker` 函数,并传入不同的参数。最后将所有进程对象保存到列表中,然后遍历列表,依次启动每个进程。
相关问题
python进程池multiprocessing.Pool和线程池multiprocessing.dummy.Pool实例
Python的multiprocessing.Pool模块和multiprocessing.dummy.Pool模块都是用于创建进程池和线程池的工具。
进程池(multiprocessing.Pool)是一组维护在进程中的工作者,它们可以并行地执行任务。该模块是基于multiprocessing模块实现的,它通过创建多个进程来并行执行任务。
下面是一个创建进程池的示例:
``` python
import multiprocessing
def worker(process_num):
print("Process %d is working" % process_num)
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
for i in range(5):
pool.apply_async(worker, args=(i,))
pool.close()
pool.join()
```
上面的示例中,我们创建了一个包含4个进程的进程池,并向进程池中提交了5个任务,每个任务调用worker函数并传递一个进程编号作为参数。我们使用apply_async方法向进程池中提交任务,并使用close和join方法管理进程池。
线程池(multiprocessing.dummy.Pool)是一组维护在线程中的工作者,它们可以并行地执行任务。该模块是基于threading模块实现的,它通过创建多个线程来并行执行任务。
下面是一个创建线程池的示例:
``` python
from multiprocessing.dummy import Pool
import time
def worker(thread_num):
print("Thread %d is working" % thread_num)
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(4)
for i in range(5):
pool.apply_async(worker, args=(i,))
pool.close()
pool.join()
```
上面的示例中,我们创建了一个包含4个线程的线程池,并向线程池中提交了5个任务,每个任务调用worker函数并传递一个线程编号作为参数。我们使用apply_async方法向线程池中提交任务,并使用close和join方法管理线程池。
需要注意的是,线程池和进程池的用法基本相同,但是由于线程在Python中不能真正地并行执行,因此线程池的性能可能比进程池差。
python 使用事件驱动代替while true 来获取多个multiprocessing.queue里的数据
在Python中,可以使用事件驱动的方式来获取多个`multiprocessing.Queue`里的数据,而不是使用`while True`循环。具体实现方式如下:
1. 导入`multiprocessing`和`threading`模块:
```python
import multiprocessing
import threading
```
2. 定义一个`Event`对象,用于线程之间通信:
```python
event = threading.Event()
```
3. 定义一个获取队列数据的函数:
```python
def get_data(queue):
while not event.is_set():
try:
data = queue.get(timeout=1)
print(data)
except Exception as e:
pass
```
4. 创建多个进程和队列:
```python
q1 = multiprocessing.Queue()
q2 = multiprocessing.Queue()
p1 = multiprocessing.Process(target=worker1, args=(q1,))
p2 = multiprocessing.Process(target=worker2, args=(q2,))
p1.start()
p2.start()
```
5. 创建多个线程,分别获取不同队列中的数据:
```python
t1 = threading.Thread(target=get_data, args=(q1,))
t2 = threading.Thread(target=get_data, args=(q2,))
t1.start()
t2.start()
```
6. 当需要停止获取数据时,设置`event`对象,线程会退出循环:
```python
event.set()
```
通过以上方式,可以实现在多个进程中使用多个队列进行数据传输,并且使用事件驱动的方式获取数据,避免了使用`while True`循环造成CPU资源的浪费。