multiprocessing.Pool

最新推荐文章于 2025-07-03 00:14:12 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-03 00:14:12 发布 · 490 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #sigint

本文探讨了在Python中使用Ctrl+C触发SIGINT信号时如何处理异常中断的问题，并提供了具体的解决方案，包括如何避免子进程在接收到信号时崩溃。
multiprocessing.Pool()怎么突破最大限制？
**My Coding Family**
01-27 1169
突破。
Python多进程multiprocessing.Pool类详解
12-24
multiprocessing模块 multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似，可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同，拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。属性有：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）、name、pid。此外m
【Python】Python进程池multiprocessing.Pool八个函数对比：apply、apply_async、map、map_async、imap、starmap...
热门推荐
随波一落叶
10-24 2万+
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
一、multiprocessing.pool.RemoteTraceback
Freeloop_hg的博客
06-21 5983
遇到如下问题多半时数据有问题`。 // A code block var foo = 'bar'; multiprocessing.pool.RemoteTraceback: """ Traceback (most recent call last): File "/home/unaguo/anaconda3/envs/pt1.3-py3.6/lib/python3.6/multiprocessing/pool.py", line 119, in worker result = (True,
python multiprocessing.pool_python进程池：multiprocessing.pool
weixin_39792686的博客
03-01 1534
https://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此...
解决windows下python3使用multiprocessing.Pool出现的问题
09-17
r = pool.map(f, range(100)) # 关闭进程池 pool.close() pool.join() ``` #### 三、异常处理与优化建议 ##### 1. **异常处理** 在使用`multiprocessing.Pool`时，还需要特别注意异常处理。如果子进程中...
python测试开发基础---multiprocessing.Pool
小白的学习日志
09-06 1633
进程池是一个包含多个工作进程的池子，用来处理多个任务。你可以将任务分配给池中的进程，池会自动管理这些进程。模块允许你使用多个进程并行执行任务，这可以提高程序的性能，尤其是在需要大量计算的情况下。类是一个常用工具，可以帮助你更轻松地管理多个进程。
Python多进程（multiprocessing.Pool）：最强的并行处理工具，轻松加速你的代码！
强化学习曾小健
02-15 860
在计算机中，进程是操作系统调度执行的基本单位。每个进程拥有独立的内存空间，而多进程则是通过同时运行多个进程来完成任务。相比单线程的串行执行，多进程可以利用多核CPU的优势，显著提高执行效率。Python中的模块提供了用于并行化任务的功能，其中Pool是一个非常常用且强大的工具，它能让我们轻松地并行化执行任务。通过，Python可以轻松地进行多进程并行处理，让我们的程序在处理大量独立任务时变得更高效。你可以使用map()apply()等方法来实现不同的并行任务处理方式。同时，Pool。
python multiprocessing.pool_Python多进程池 multiprocessing Pool
weixin_42118770的博客
01-28 448
1. 背景由于需要写python程序, 定时、大量发送htttp请求，并对结果进行处理。参考其他代码有进程池，记录一下。2. 多进程 vs 多线程c++程序中，单个模块通常是单进程，会启动几十、上百个线程，充分发挥机器性能。(目前c++11有了std::thread编程多线程很方便，可以参考我之前的博客)shell脚本中，都是多进程后台执行。({ ...} &， 可以参考我之前的博客，实现...
Multiprocessing(1)---Pool
solodom的博客
11-22 447
ContentsExample 1 The use of multiprocessing.PoolProgramOutputAnnotationAttention Example 1 The use of multiprocessing.Pool Program from multiprocessing import Pool # with first alphebet capital impor...
Python进程池multiprocessing.Pool
lizz2276的博客
07-27 1195
aa
python 进程池multiprocessing.Pool
wenfei852283049的博客
01-06 1400
python多进程
Python Python多进程池（Pool）==ProcessPoolExecutor multiprocessing.Pool
qq_37805832的博客
07-03 856
进程池是一种高效管理和复用进程资源的机制。通过预先创建一定数量的进程（如2个），让大量任务可以被这些进程“轮流”处理，避免频繁创建和销毁进程带来的系统开销。适合需要并发处理大量任务的场景，如大规模数据处理、爬虫、批量计算等。进程池执行完毕才能获取所有结果，要用close/join（Pool）或shutdown（ProcessPoolExecutor）等待任务完成。获取执行成功的taskimap（Pool）：边计算边获取结果，按完成顺序返回。
python进程池：multiprocessing.pool
weixin_34252090的博客
05-01 398
在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。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...
python中的进程池:multiprocessing.Pool()
weixin_30346033的博客
08-14 248
python中的进程池： 我们可以写出自己希望进程帮助我们完成的任务，然后把任务批量交给进程池 进程池帮助我们创建进程完成任务，不需要我们管理。进程池：利用multiprocessing 下的Pool能够创建进程池Pool(n) 传入一个n能够开一个能容纳n个进程任务的进程池。 如果不传入参数，或者传入负数 能开一个动态控制大小的进程池具体的使用方法如下：提醒大家要认真看...
multiprocessing.pool详解
包龙星的剑
06-24 5830
由于python有全局锁限制，如果想利用多核，就需要使用多进程模块，但该模块有很多坑，本篇文章记录一下其用法以及踩过的坑。
multiprocessing.pool pool.starmap
最新发布
10-15
`pool.starmap` 是 Python 中 `multiprocessing.Pool` 类的一个方法，允许并行地执行一个函数，每个输入参数是元组（或其他可迭代对象）中的元素，适合将多个参数传递给每个并行任务，该方法会自动解包元组，将解包后的参数分别传递给函数[^2]。 以下是使用方法和示例： ### 使用方法 1. **定义函数**：定义一个需要并行执行的函数，该函数需要接受多个参数。 2. **创建进程池**：使用 `multiprocessing.Pool` 创建一个进程池，可以指定进程的数量。 3. **准备参数**：准备一个包含多个元组的可迭代对象，每个元组代表一组参数。 4. **调用 `starmap` 方法**：将函数和参数传递给 `starmap` 方法，它会并行地执行函数，并返回结果列表。 5. **处理结果**：对返回的结果列表进行处理。 ### 示例 #### 示例 1：乘法运算 ```python from multiprocessing import Pool def multiply(a, b): return a * b if __name__ == "__main__": pool = Pool(processes=4) result = pool.starmap(multiply, [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]) print(result) # 输出：[2, 12, 30] ``` 这个示例中，定义了 `multiply` 函数，接受两个参数并返回它们的乘积。使用 `Pool` 创建了一个包含 4 个进程的进程池，调用 `starmap` 方法并行执行 `multiply` 函数，最后打印结果[^1]。 #### 示例 2：幂运算 ```python import multiprocessing def power(base, exponent): return base ** exponent if __name__ == "__main__": with multiprocessing.Pool() as pool: results = pool.starmap(power, [(2, 3), (3, 2), (4, 1)]) print(results) # 输出: [8, 9, 4] ``` 此示例中，定义了 `power` 函数用于计算幂，使用 `with` 语句创建进程池，调用 `starmap` 方法并行执行 `power` 函数，最后打印结果[^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值