标签:abc name python res age 队列 进程
多进程:
导入包:from multiprocessing import Process, Queue
函数式使用法:
def abc(abc,bcd):
print(abc,bcd)
return abc,bcd
基本调用:
res = Process(target=abc,args=(abc,bcd)) # 传入函数名,参数使用元组的形式写后面
res.start() # 启动
res.join() # 等待进程运行结束
res.close() # 关闭进程
多次调用:
res_list=[]
for i in range(20):
res = Process(target=abc,args=(i,i+1))
res.start()
res_list.append(res)
for res in res_list:
res.jion()
类式调用:
在类中写一个run() 函数,然后调用run,方法同上
消息队列:
q = Queue(N)
q.maxsize # 队列最大数,python3.7中使用
q._maxsize # python 3.9中使用
q.qsize() #队列中当前消息数
q.full() # 队列满 返回True
q.empty() # 队列空 返回True
q.put('abc') # 向队列中添加消息
q.get() # 从队列中取消息
双队列使用(未完成):
模拟进程池,设置两个队列,其中一个大的,用来存储所有提交的任务
一个小的,相当于进程池的数量
缺点是没有进程池反映快,优点是可以知道队列总数和当前任务数
h = Queue(20) # 根据需要设置成最大数
c = Queue(4) # 设置成cpu核心数
def submit(msg,h,c):
# 如果c已满,则提交到h
if c.full():
h.put(msg)
else:
c.put(msg)
进程池:
导入包:from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
pool = ProcessPoolExecutor(5) # 创建容量为5的进程池,默认大小为cpu核心数
def abc(name,age):
print(name,age)
return name,age
def callback(a):
for i in a.result():
print(i)
return 'abc'
pool.submit(abc,name,age) # abc 为函数名,name,age为函数的参数,有几个跟几个
res = poo.submit(abc,name,age).add__done_callback(callback)
# 提交任务时后面可以跟一个回调函数,abc的返回值以元组的形式直接传递给回调函数,回调函数返回值可能是一个元组(待测试)
标签:abc,name,python,res,age,队列,进程 来源: https://www.cnblogs.com/qiubuyu/p/15914988.html
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