主要介绍了Python高级编程之消息队列(Queue)与进程池(Pool),结合实例形式详细分析了Python消息队列与进程池的相关原理、使用技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下

主要介绍了Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详解,具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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bagging ensemble！只是我没有抽样。文本不大，大概3000行，topic个数为8，于是我写了一个串行的程序，一个topic算完之后再算另一个topic。可是我在每个topic中用了GridSearchCV来调参，又要选特征又要调整regressor的参数，导致参数组合一共有1782种。我真

和选用线程池来关系多线程类似，当程序中设置到多进程编程时，Python 提供了更好的管理多个进程的方式，就是使用进程池。 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 动态生成多个进程，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，此时可以发挥进程池的功效。 Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当