使用python进行多处理:保存"pooled“函数的对象

使用Python进行多处理是指利用Python的多进程或多线程技术来同时执行多个任务，以提高程序的运行效率和性能。

在Python中，可以使用多种方式进行多处理，其中一种常用的方式是使用multiprocessing模块。该模块提供了一个Process类，可以创建子进程来执行任务。具体步骤如下：

1. 导入multiprocessing模块：import multiprocessing
2. 定义一个函数作为任务函数，例如：

def pooled_func(obj):
    # 执行任务的代码
    pass

1. 创建一个进程池对象，可以通过multiprocessing.Pool()来创建，默认会根据系统的CPU核心数创建相应数量的进程。
2. 使用进程池对象的apply_async()方法来提交任务，该方法会返回一个AsyncResult对象，可以通过该对象获取任务的执行结果。
3. 最后，调用进程池对象的close()方法关闭进程池，并调用join()方法等待所有子进程执行完毕。

下面是一个示例代码：

import multiprocessing

def pooled_func(obj):
    # 执行任务的代码
    pass

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池对象
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 提交任务
    result = pool.apply_async(pooled_func, args=(obj,))

    # 获取任务执行结果
    result.get()

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

在多处理中，可以使用多进程或多线程来执行任务，具体选择哪种方式取决于任务的性质和需求。多进程适合CPU密集型任务，而多线程适合IO密集型任务。

使用多处理可以充分利用多核CPU的优势，提高程序的运行效率和响应速度。同时，多处理还可以实现并行计算，加快任务的完成时间。

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