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L如何在新的shell中启动multiprocessing.Pool中的每个worker?

在新的shell中启动multiprocessing.Pool中的每个worker可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,需要导入multiprocessing模块:
代码语言:python
复制
import multiprocessing
  1. 创建一个函数,作为每个worker的任务。这个函数将在新的shell中执行。
代码语言:python
复制
def worker_task():
    # 在这里编写每个worker的任务代码
    pass
  1. 创建一个multiprocessing.Pool对象,指定要启动的worker数量。
代码语言:python
复制
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)  # 这里指定启动4个worker
  1. 使用pool.map()方法来分配任务给每个worker。这将在新的shell中启动每个worker,并执行worker_task函数。
代码语言:python
复制
pool.map(worker_task, range(4))  # 这里假设有4个任务需要执行

在上述代码中,我们使用了range(4)来表示有4个任务需要执行。你可以根据实际情况修改这个范围。

这样,每个worker将在新的shell中启动,并执行worker_task函数中定义的任务。

关于multiprocessing.Pool的更多信息和用法,你可以参考腾讯云的产品介绍链接:multiprocessing.Pool产品介绍

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Python:线程、进程与协程(6)——

上篇博文介绍了multiprocessing模块的内存共享(点击此处可以参看),下面讲进程池。有些情况下,所要完成的工作可以上篇博文介绍了multiprocessing模块的内存共享,下面讲进程池。有些情况下,所要完成的工作可以分解并独立地分布到多个工作进程,对于这种简单的情况,可以用Pool类来管理固定数目的工作进程。作业的返回值会收集并作为一个列表返回。Pool可以提供指定数量的进程,供用户调用,当有新的请求提交到pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来它。

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浅谈 multiprocessing

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