python实现多进程

python实现多进程

这里的Queue()很重要，通过每个进程计算得到的结果通过Queue储存，计算结束通过Queue取出

#该函数没有返回值！！！
def job(q):
    res=0
    for i in range(1000):
        res+=i+i**2+i**3
    q.put(res)    #queue

if __name__=='__main__':
    q = mp.Queue()
    #定义两个线程函数，用来处理同一个任务, args 的参数只要一个值的时候,
    #参数后面需要加一个逗号，表示args是可迭代的，后面可能还有别的参数，不加逗号会出错
    p1 = mp.Process(target=job,args=(q,))
	p2 = mp.Process(target=job,args=(q,))
	#分别启动和加入两个进程
	p1.start()
	p2.start()
	p1.join()
	p2.join()
	#从Queue中读取计算结果
	res1 = q.get()
	res2 = q.get()
	print(res1+res2)

进程池Pool

有了池子之后，就可以让池子对应某一个函数，我们向池子里丢数据，池子就会返回函数返回的值。 Pool和之前的Process的不同点是丢向Pool的函数有返回值，而Process的没有返回值。

用map()获取结果，在map()中需要放入函数和需要迭代运算的值，然后它会自动分配给CPU核，返回结果

apply_async()
Pool除了map()外，还有可以返回结果的方式，那就是apply_async().

apply_async()中只能传递一个值，它只会放入一个核进行运算，但是传入值时要注意是可迭代的，所以在传入值后需要加逗号, 同时需要用get()方法获取返回值

import multiprocessing as mp

def job(x):
    return x*x

def multicore():
    pool = mp.Pool(processes=2)
    res = pool.map(job, range(10))
    print(res)
    res = pool.apply_async(job, (2,))
    print(res.get())
    multi_res =[pool.apply_async(job, (i,)) for i in range(10)]
    print([res.get() for res in multi_res])

if __name__ == '__main__':
    multicore()

参考：莫烦python