1.进程池
from multiprocessing import Pool def func(n): for i in range(10): print(n+1) if __name__ == '__main__': pool = Pool(3) #启动有三个进程的进程池。 #第一个参数进程要访问的代码，第二个参数必须是一个可迭代参数，规定了要执行的任务数 pool.map(func,range(100)) #100个任务
结果：
每个数打印了10次。
2.进程池和多进程的用时对比
def func(n): for i in range(10): print(n + 1) if __name__ == '__main__': start = time.time() pool = Pool(3) #启动有三个进程的进程池。 #第一个参数进程要访问的代码，第二个参数必须是一个可迭代参数，规定了要执行的任务数 pool.map(func,range(100)) #100个任务 t1 = time.time() - start start = time.time() p_list = [] for i in range(100): p = Process(target=func,args=(i,)) p_list.append(p) p.start() for p in p_list: p.join() t2 = time.time() - start print(t1,t2)
结果：
进程池的用0.9，而多进程的用了17+
3.进程池的另一种实现方式
from multiprocessing import Pool import time import os def func(n): print('start func{}'.format(n),os.getpid()) time.sleep(1) print('end func{}'.format(n),os.getpid()) if __name__ == '__main__': p = Pool(5) for i in range(10): # （调用的方法，传递参数(以元组的形式传递参数)） p.apply_async(func,args=(i,)) p.close() #结束进程池接收任务 p.join() #感知进程池中的任务执行结束
结果：
可以看到有任务执行完毕后，进程被新的任务利用。apply_async()方法如果想执行完，再继续执行主进程中的代码必须配合 close()方法和join()方法使用。
4.进程池的返回值
from multiprocessing import Pool import time def func(n): time.sleep(0.5) return n*n #返回值 if __name__ == '__main__': p = Pool() for i in range(10): res = p.apply_async(func,args=(i,)) #将返回值放到res这个对象中 print(res.get()) #get方法等待从res中获取值，但是会形成阻塞，只有get到数据时在会执行
结果：
每0.5秒打印一个值。失去了进程池的效果。
解决：
from multiprocessing import Pool import time def func(n): time.sleep(0.5) return n*n #返回值 if __name__ == '__main__': p = Pool() res_list = [] #创建一个存储进程返回值对象的列表 for i in range(10): res = p.apply_async(func,args=(i,)) #将返回值放到res这个对象中 res_list.append(res) #将返回值对象存放到列表中 for i in res_list: print(i.get())
结果：
实现并发五个一组的打印子进程的返回值。
map方法接收进程池的返回值：
from multiprocessing import Pool import time def func(n): time.sleep(0.5) return n*n #返回值 if __name__ == '__main__': p = Pool(5) ret = p.map(func,range(10)) print(ret)
结果：
，将进程池的全部返回值存放在列表中，然后一次性打印列表。
5.进程池的回调函数
from multiprocessing import Pool import os def func1(n): print('函数1',os.getpid()) return n*n def func2(nn): print('回调函数2',os.getpid()) print(nn) if __name__ == '__main__': print('主进程：',os.getpid()) p = Pool(5) p.apply_async(func1,args=(10,),callback=func2) #子进程要执行的函数 传的值 回调函数 p.close() p.join()
结果：
回调函数会接收 上面函数1的返回值，从打印的进程号可以看出，回调函数是在主进程中执行的。