python 使用Pool,并需要关注结果

本文探讨了Python中使用multiprocessing模块实现并发编程的技术,通过创建进程池并应用到任务处理中,展示如何提高程序效率。实例展示了如何利用进程池处理一系列任务,包括消息打印与延迟,最终输出所有任务完成状态。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import multiprocessing
import time


def func(msg):
    for i in xrange(3):
	    print msg
	    time.sleep(1)
    return "done " + msg


if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    result = []
    for i in xrange(10):
        msg = "hello %d" %(i)
        result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
    pool.close()
    pool.join()
    for res in result:
        print res.get()
    print "Sub-process(es) done."

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