Python进程池，线程池，协程池

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python进程池，线程池，协程池，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1811字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

线程池

import threadingimport timedef myThread():
	for i in range(10):
		time.sleep()
		print('d')sep=threading.Semaphore(1)threadlist=[]for name in ["a","b"]:
	mythd=threading.Thread(target=myThread,args=(name,))
	mythd.start()
	threadlist.append(myThread)for thread in threadlist:
	thread.join()

进程池

import multiprocessingimport timeimport osdef getdata(data):
	print('start')
	time.sleep(2)
	print(os.getpid())
	return data**dataif __name__=="__main__":
	mylist=[x for x in range(100)]
	pool=multiprocessing.Pool(processes=4)
	pool_outputs=pool.map(getdata,mylist)
	pool.close()
	pool.join()
	print(pool_outputs)

进程池

from multiprocessing import Barrierimport multiprocessingimport timeimport osdef getdata(data):
	with myBarrier:
		print('start')
		time.sleep(2)
		print(os.getpid(),data)
	if __name__=="__main__":
	myBarrier=multiprocessing.Barrier(3)
	mylist=[x for x in range(100)]
	processeslist=[]
	for data in mylist:
		pr=multiprocessing.Process(target=getdata,args(data,myBarrier))
		processeslist.append(pr)
		pr.start()
	for pr in processeslist:
		print('n')
		pr.join()

协程池

import geventimport gevent.poolimport gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()#分布式冲突def run_task(data):
	print(data)if __name__=="__main__":
	mypool=gevent.pool.Pool(2)
	datalist=[x for x in range(10)]
	result=mypool.map(run_task,datalist)
	print(result)

使用异步进程池,且进程池中传递入的任务是方法,

import osfrom multiprocessing import Pooldef run_process(fun):
    fun()def one_process():
    print("执行")if __name__ == '__main__':
    print('parent process %s.' % os.getpid())
    p = Pool() # 初始化进程池
    for i in range(5):
        p.apply_async(run_process, args=(one_process,)) # 追加任务 apply_async 是异步非阻塞的，就是不用等待当前进程执行完毕，随时根据系统调度来进行进程切换。
    p.close()
    p.join() # 等待所有结果执行完毕，会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python进程池，线程池，协程池全部内容，希望文章能够帮你解决Python进程池，线程池，协程池所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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