python多进程使用

import multiprocessing

def my_function():
    # do something without arguments
    pass

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    results = []
    for i in range(10):
        result = pool.apply_async(my_function)
        results.append(result)
    pool.close()
    pool.join()

在这个例子中，我们同样使用了Python标准库中的multiprocessing模块来创建了一个进程池。然后，我们通过pool.apply_async()方法将函数my_function()异步地提交给进程池进行处理，但是我们没有向该方法传递任何参数。最后，我们关闭进程池并等待所有进程完成。由于函数my_function()没有输出结果，因此我们不需要从结果对象中获取最终结果。