Python工作进程池与只运行多个进程有什么区别？

我不确定什么时候应该使用员工池而不是多个流程

processes = []

for m in range(1,5):
       p = Process(target=some_function)
       p.start()
       processes.append(p)

for p in processes:
       p.join()

vs

正如它所说：

Pool类可用于管理固定数量的工人 将要完成的工作分解并 在工人之间独立分配

作业的返回值将被收集并作为列表返回

池参数包括进程数和要执行的函数 启动任务进程时运行（每个子进程调用一次）

请看这里给出的示例，以便更好地了解其应用、功能和参数

基本上，池是一个助手，在这些情况下，它们所需要做的就是使用公共输入数据、并行处理数据并生成联合输出，从而简化了对流程（工作者）的管理

池可以做很多事情，否则您应该自己编写代码（不太难，但仍然可以方便地找到预先准备好的解决方案）

i、 e

• 输入数据的拆分
• 目标流程功能被简化：它可以设计为只需要一个输入元素。池将调用它，提供分配给该工作者的子集中的每个元素
• 等待工人完成工作（即加入流程）
• 合并每个工人的输出以生成最终输出

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以下信息可能有助于您理解Python多处理类中池和进程之间的区别：

池：

当您有垃圾数据时，可以使用Pool类

内存中只保存正在执行的进程

I/O操作：它等待I/O操作完成，并且不安排另一个进程。这可能会增加执行时间

使用FIFO调度程序 过程：

当你有一个小的数据或功能和较少重复的任务要做

它将所有进程都放在内存中。因此，在较大的任务中，它可能会导致内存丢失

I/O操作：process类暂停执行I/O操作的进程，并计划另一个并行进程

使用FIFO调度程序

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tl；dr版本：使用池轻松实现数据并行性。通常不适用于任务并行性。

if __name__ == '__main__':
    # start 4 worker processes
    with Pool(processes=4) as pool:
        pool_outputs = pool.map(another_function, inputs)