Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- python:programmes:multiprocessing1 [2012/11/11 17:54] – root
+++ python:programmes:multiprocessing1 [2013/03/12 23:07] (Version actuelle) – root
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+Pourquoi il faut utiliser le multiprocessing et non le threading sous python : http://blog.unix4fun.net/post/2007/09/17/python-le-GIL-pourquoi-et-comment-faire
 ====== Module multiprocessing ======
-<code>
+Méthode avec Pool :
+<code python multiprocessing1.py>
 #!/usr/bin/env python
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          except:
              print "timeout..."
+</code>
+Méthode avec Queue (échanges interprocess) :
+Extrait de http://download.velannes.com/Python/processing.pdf
+<code python multiprocessing2.py>
+#!/usr/bin/env python
+from multiprocessing import Queue, Process, current_process
+def worker(tasks, results):
+	# Get a tasks
+        t = tasks.get()
+	# Do operation
+	result = t * 2
+	# Put the result in results queue
+	results.put([current_process().name, t, "*", 2, result])
+if __name__ == '__main__':
+	# Number of processes
+	n = 100
+	# Create my tasks and results Queue
+	myTasks = Queue()
+	myResults = Queue()
+	# Create n process
+	Workers = [ Process(target=worker, args=(myTasks, myResults)) for i in range(n) ]
+	# Start processes
+	for each in Workers:
+		each.start()
+	# Create tasks
+	for each in range(n):
+		myTasks.put(each)
+	# Get the results
+	for each in range(n):
+		result = myResults.get()
+		print("Res : %s" % result)
 </code>
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 Exemple de bench IO avec des threads :
-<code>
+<code python threading.py>
 #!/usr/bin/env python
 #