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在 多线程与多进程的比较 这一篇中记录了多进程编程的一种方式.

下面记录一下多进程编程的别一种方式,即使用multiprocessing编程

import multiprocessing
import time


def get_html(n):
  time.sleep(n)
  print('sub process %s' % n)
  return n


if __name__ == '__main__':
  # 多进程编程
  process = multiprocessing.Process(target=get_html, args=(2,))
  process.start()
  print(process.pid) # 进程号
  process.join()
  print('main process success!')

  # 使用多进程池编程
  pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
  # result =pool.apply_async(get_html, (3,))
  # # 关闭pool
  # pool.close()
  # # 等待所有任务完成
  # pool.join()
  # print(result.get())

  # 使用imap方法, 有序执行,且直接返回结果值
  # for result in pool.imap(get_html, [1, 5, 3]):
  #   print('{} sleep success'.format(result))
  # pool.close()

  # imap_unordered 与imap相似,但是谁先执行完成,谁先返回结果
  # for result in pool.imap_unordered(get_html, [1, 5, 3]):
  #   print('{} sleep success'.format(result))
  # pool.close()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,多进程,编程,multi,processing

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。