一、工作中需要执行zk数据对比,需要按照机器进行并发,举例以下的例子# coding:utf8# !/usr/bin/pythonimport timefrom multiprocessing import Pooldef test(i):执行这个程序的时候ps -ef|grep xxx.py可以看到启动...
一、工作中需要执行zk数据对比,需要按照机器进行并发,举例以下的例子
# coding:utf8
# !/usr/bin/python
import time
from multiprocessing import Pool
def test(i):
    '''
    执行这个程序的时候ps -ef|grep xxx.py可以看到启动了11个进程(1个父进程和10个子进程),这里的sleep(3)秒,会每3秒同时输出10个数字
    :param i:
    :return:
    '''
    print i
    time.sleep(3)
if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes=10)
    for i in xrange(500):
        '''
        For循环中执行步骤:
        (1)循环遍历,将500个子进程添加到进程池(相对父进程会阻塞)
        (2)每次执行10个子进程,等一个子进程执行完后,立马启动新的子进程。(相对父进程不阻塞)
        apply_async为异步进程池写法。
        异步指的是启动子进程的过程,与父进程本身的执行(print)是异步的,而For循环中往进程池添加子进程的过程,与父进程本身的执行却是同步的。
        '''
        pool.apply_async(test, args=(i,))  # 维持执行的进程总数为10,当一个进程执行完后启动一个新进程.
    print "================="
    pool.close()
    pool.join()
输出=>可以看到会10个一批的输出
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ================= 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ....................
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			本文标题为:001_python多进程实例
				
        
 
            
        
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