Python多处理:不使用单独的内存空间?

介绍了Python3.2 maxtasksperchild

Maxtasksperchild是工作进程在退出并替换为新的工作进程之前可以完成的任务数,以释放未使用的资源。默认的maxtasksperchild为None,这意味着工作进程将与池一样长。

import multiprocessing

i = -1

def change(j):
    global i
    print(i, end=" ")  # should print -1
    i = j 

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(20, maxtasksperchild=1) as p:
        p.map(change, range(20))
    print(i)  # should print -1

多处理.池不保证每个任务将在新进程中运行。事实上,你使用多处理.池用于创建新进程的成本被认为昂贵的任务,因此您希望使用进程池来避免该进程创建开销。的典型使用模式多处理.池即创建大量任务,然后创建一个包含少量工作线程的池(通常取决于计算机拥有的CPU核数),池将把任务调度给工作线程,并在可能的情况下重用进程。如果你想总是开始一个新的过程,你应该使用多处理过程.

Pool(20) 将 创建20个流程 立即 inqueue 以后由工人处理。

进程运行 multiprocessing.pool.worker -编码,直到他们到达 .get() 排队 -1 .