Page 87 - 6734

p=Pool(4) # створити пул 4-х процесів
Y=p.map(f, X) # задіяти 4 процеси
print timeit.default_timer() - time

9.77497753973
15.1325679658

multiprocessing – запуск паралельних задач

Аналог прикладу concurrent.futures на основі multiprocessing.
Тут функціям ProcessPoolExecutor, submit, result, map
відповідають Pool, apply_async, get, map.

import time
from multiprocessing import Pool
def f(x): # функція, яка буде виконуватись в окремих
процесах
time.sleep(x) # затримка (тільки для тестування
паралельності)
return x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool() # пул процесів
a = pool.apply_async(f, [4]) # AsyncResult
b = pool.apply_async(f, [2])
while any([a,b]): # отримати результати
асинхронно
if a and a.ready(): print a.get(); a=False
if b and b.ready(): print b.get(); b=False
#print pool.map(f, [1,2]) # або чекати усі
результати
2, 4

multiprocessing – міжпроцесова взаємодія

Для обміну об’єктами між процесами можна використовувати
черги (Queue), канали (Pipe), спільну пам’ять (Value, Array) [5,

86