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Python进程池可以通过使用multiprocessing
模块中的Pool
类来实现。
下面是一个简单的示例,展示了如何使用进程池进行并行计算:
import multiprocessing # 定义一个任务函数,用于计算平方 def square(x): return x ** 2 if __name__ == '__main__': # 创建一个进程池,指定最大进程数为4 pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 定义要计算的数据 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 使用进程池并行计算平方 results = pool.map(square, data) # 关闭进程池 pool.close() # 等待所有任务完成 pool.join() # 打印结果 print(results)
在上面的示例中,首先创建了一个进程池,指定最大进程数为4。然后定义了一个任务函数square
,用于计算平方。接下来,定义了要计算的数据data
。使用pool.map
方法将任务函数和数据传入进程池,进程池会自动分配任务给空闲的进程进行并行计算。最后,通过pool.close
关闭进程池,并使用pool.join
等待所有任务完成。最终,打印出计算结果。
需要注意的是,进程池的使用要在if __name__ == '__main__':
条件下,这是因为在Windows平台下,多进程的程序必须通过if __name__ == '__main__':
来保护主程序的入口点。