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import sys
import multiprocessing
import time
def func():
return 1+1
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
for i in xrange(10000000):
pool.apply_async(func, ())
pool.close()
pool.join()
如果在 pypy test.py 执行，内存升的快些，用 python test.py 要慢些。
我跑 1000W 次，最终将导致内存错误，想问下，上面代码对于多进程是我使用有问题吗？
不用 multiprocess,Pool 就没这个问题。
多谢。
import multiprocessing
import time
def func():
return 1+1
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
for i in xrange(10000000):
pool.apply_async(func, ())
pool.close()
pool.join()
如果在 pypy test.py 执行，内存升的快些，用 python test.py 要慢些。
我跑 1000W 次，最终将导致内存错误，想问下，上面代码对于多进程是我使用有问题吗？
不用 multiprocess,Pool 就没这个问题。
多谢。
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mengzhuo 2016 年 3 月 21 日 via iPhone
你都不会数数么？！
apply async 啊！ 也就是要分配 10000000*4K 至少=38G 的栈空间 乖乖用同步持的方式吧 |
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2
jamiesun 2016 年 3 月 21 日
控制频率
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