python_并发编程——进程池

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+