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generate_flow_field(image_list)
需要传入一个list，然后对于这个list进行操作，之后对操作的结果进行保存
所以，只需要将你需要处理的多个文件，切分成尽量等大小的list，然后再对每一个list，开一个线程进行处理即可
上面的主函数：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | if __name__ == '__main__':
file_list = glob(file_path + '/*.JPEG') # 将文件夹下所有的JPEG文件列成一个list
m = 32 # 假设CPU有32个核心
n = int(math.ceil(len(file_list) / float(m))) # 每一个核心需要处理的list的数目
result = []
pool = multiprocessing.Pool(processes=m) # 开32线程的线程池
for i in range(0, len(file_list), n):
result.append(pool.apply_async(generate_flow_field, (file_list[i: i+n],))) # 对每一个list都用上面我们定义的函数进行处理
pool.close() # 处理结束之后，关闭线程池
pool.join()
|
主要是这样的两行代码，一行是
1 | pool = multiprocessing.Pool(processes=m) # 开32线程的线程池
|
用来开辟线程池
另外一行是
1 | result.append(pool.apply_async(generate_flow_field, (file_list[i: i+n],))) # 对每一个list都用上面我们定义的函数进行处理
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对于线程池，用apply_async()同时跑generate_flow_field这个函数，传入的参数是：file_list[i: i+n]
实际上apply_async()这个函数的作用是所有的线程同时跑，速度是比较快的。
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