TypeError: can't pickle _thread.lock objects 分布式进程学习 中出现的错误 QueueManager.register('get_task_queue', callable=get_task()) 原因是这里的callable的参数赋值方法加了 ...

示例1： 运行结果： Starting PoolWorker-1Starting PoolWorker-2congbo, it works! pool.apply_async(run('congbo')) 这种使用方式也行？见示例2。 示例 ...

一、multiprocessing模块 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，multiprocessing模块像线程一样管理进程，这个是multiprocessing的核心，它与threading很相似，对多核CPU的利用率会比threading好的多 ...

本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html，在其基础上进行了一些小小改动。 在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接 ...

结果 例4：使用多个进程池 在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时 ...

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时 ...

1、multiprocessing.pool函数 class multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]]) 用途：A process ...

进程池： 进程池的使用有四种方式：apply_async、apply、map_async、map。其中apply_async和map_async是异步的，也就是启动进程函数之后会继续执行后续的代 ...