一定义与解释

对于python代码，多线程其实是个假的，因为每次计算的时候，实质上只有一个线程计算。使用多线程时，是几个线程之间切换计算，就像轮班工作一下，适合处理I/O密集型的任务。
对于python代码，多进程才是真正意义上的多个进程在同一时间同时计算，就像几个人同时工作，适合处理计算（CPU）密集型的任务
进程池就是我们将所要运行的东西，放到池子里，Python会自行解决多进程的问题

二代码实现

1 调用函数传入单个参数

import multiprocessing as mpdef job(x):return x*xdef multicore():pool = mp.Pool() # 无参数时，使用所有cpu核# pool = mp.Pool(processes=3) # 有参数时，使用CPU核数量为3res = pool.map(job, range(10))print(res)if __name__ == '__main__':multicore()运行结果：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

2 调用函数传入一对参数

import multiprocessing as mp
import itertoolsdef job(r, item):(x, y) = itemreturn x * y def multicore(z):x_y = list(itertools.product(range(10), range(10)))pool = mp.Pool()  # 无参数时，使用所有cpu核# pool = mp.Pool(processes=3) # 有参数时，使用CPU核数量为3res = pool.map(func, x_y)return resif __name__ == '__main__':res = multicore()print(res)

3 调用函数传入多个参数

import multiprocessing as mp
import itertools
from functools import partialdef job(z, r, item):(x, y) = itemreturn x * y + z + rdef multicore(z):x_y = list(itertools.product(range(10), range(10)))r = 2func = partial(job, z, r)pool = mp.Pool()  # 无参数时，使用所有cpu核# pool = mp.Pool(processes=3) # 有参数时，使用CPU核数量为3res = pool.map(func, x_y)return resif __name__ == '__main__':res = multicore(1)print(res)

原文链接：https://blog.csdn.net/zsc201825/article/details/96484910

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错误: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "C:\Program Files\Ana ...
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Python进程池之pool.map()函数传入多参数

一定义与解释

二代码实现

1 调用函数传入单个参数

2 调用函数传入一对参数

3 调用函数传入多个参数

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