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多进程系列：一个进程对应一个函数

这里展示创建两个进程，一个进程用于执行分类模型，另外一个进程用于执行分割模型，以及获取结果的示例。

import multiprocessing 
import time def classify_data(data):# 这里放置分类任务的代码 print("开始分类:", data)time.sleep(6)   # 模拟分类操作 return f"分类结果: {data}"def segment_data(data):# 这里放置数据分割任务的代码 print("开始分割:", data)time.sleep(5)   # 模拟分割操作 return f"分割结果: {data}"if __name__ == '__main__':tic = time.time()# 准备一些数据 data = ["示例数据"]# 创建一个进程池，这里我们限制最多同时运行2个进程 with multiprocessing.Pool(processes=2) as pool:# 分类任务 classified_result = pool.apply_async(classify_data,  (data,))# 数据分割任务 segmented_result = pool.apply_async(segment_data,  (data,))# 等待任务完成 classified_result.wait() segmented_result.wait() # 获取结果 classified_result = classified_result.get() segmented_result = segmented_result.get() print("分类结果:", classified_result)print("分割结果:", segmented_result)toc = time.time()print("time:", toc-tic)

代码执行结果：

# 开始分割: ['示例数据']
# 开始分类: ['示例数据']
# 分类结果: 分类结果: ['示例数据']
# 分割结果: 分割结果: ['示例数据']
# time: 7.008186101913452