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Python进程Multiprocessing模块原理解析
站长资源 2025/1/11 佚名
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先看看下面的几个方法：

  • star() 方法启动进程，
  • join() 方法实现进程间的同步，等待所有进程退出。
  • close() 用来阻止多余的进程涌入进程池 Pool 造成进程阻塞。

参数：

target 是函数名字，需要调用的函数

args 函数需要的参数，以 tuple 的形式传入

用法：

multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

写一个的例子：

from multiprocessing import Pool
import os,time


def pr(str):
  print("The " + str + " is %s" %(os.getpid()))
  time.sleep(1)
  print("The " + str + " is close")


if __name__ == "__main__":

  print('-------------------------------')
  print("the current pid: "+ str(os.getpid()))
  # 默认为自己电脑的核数
  p = Pool(2)
  for i in range(5):
    p.apply_async(pr,args=('xdxd',))
  p.close()
  p.join()
  print("----------close-----------------")

通过结果可以看出，是2个进程同时启动，同时启动的进程数与pool中设置的数量和自己电脑的核数有关

结果：

-------------------------------
the current pid: 9562
The xdxd is 9563
The xdxd is 9564
The xdxd is close
The xdxd is close
The xdxd is 9563
The xdxd is 9564
The xdxd is close
The xdxd is close
The xdxd is 9563
The xdxd is close
----------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。

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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%。

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