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 ...

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 ...

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 ...

转自：伪·计算机科学家|真·码农 首先介绍一个简单粗暴，非常实用的工具，就是 multiprocessing.Pool。如果你的任务能用 ys = map(f, xs) 来解决，大家可能都知道，这样的形式天生就是最容易并行的，那么在 Python 里面并行计算这个任务真是再简单不过了。举个 ...

Multiprocessing.Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行它。Pool类用于需要执行的目标 ...

问题起因 最近要将一个文本分割成好几个topic，每个topic设计一个regressor，各regressor是相互独立的，最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果。没错！类似b ...