python多进程并发
因此在调用shell命令不需要返回时,使用threading模块并不是最好的方法。
http://www.coder4.com/archives/3352
Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情。
借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。
1、新建单一进程
如果我们新建少量进程,可以如下:
import multiprocessing
import time def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1) if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))
p.start()
p.join()
print "Sub-process done."
2、使用进程池
是的,你没有看错,不是线程池。它可以让你跑满多核CPU,而且使用方法非常简单。
注意要用apply_async,如果落下async,就变成阻塞版本了。
processes=4是最多并发进程数量。
import multiprocessing
import time def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1) if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
for i in xrange(10):
msg = "hello %d" %(i)
pool.apply_async(func, (msg, ))
pool.close()
pool.join()
print "Sub-process(es) done."
3、使用Pool,并需要关注结果
更多的时候,我们不仅需要多进程执行,还需要关注每个进程的执行结果,如下:
import multiprocessing
import time def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
return "done " + msg if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
result = []
for i in xrange(10):
msg = "hello %d" %(i)
result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
pool.close()
pool.join()
for res in result:
print res.get()
print "Sub-process(es) done."
根据网友评论中的反馈,在Windows下运行有可能崩溃(开启了一大堆新窗口、进程),可以通过如下调用来解决:
multiprocessing.freeze_support()
附录(自己的脚本):
#!/usr/bin/python
import threading
import subprocess
import datetime
import multiprocessing def dd_test(round, th):
test_file_arg = 'of=/zbkc/test_mds_crash/1m_%s_%s_{}' %(round, th)
command = "seq 100 | xargs -i dd if=/dev/zero %s bs=1M count=1" %test_file_arg
print command
subprocess.call(command,shell=True,stdout=open('/dev/null','w'),stderr=subprocess.STDOUT) def mds_stat(round):
p = subprocess.Popen("zbkc mds stat", shell = True, stdout = subprocess.PIPE)
out = p.stdout.readlines()
if out[0].find('active') != -1:
command = "echo '0205pm %s round mds status OK, %s' >> /round_record" %(round, datetime.datetime.now())
command_2 = "time (ls /zbkc/test_mds_crash/) 2>>/round_record"
command_3 = "ls /zbkc/test_mds_crash | wc -l >> /round_record"
subprocess.call(command,shell=True)
subprocess.call(command_2,shell=True)
subprocess.call(command_3,shell=True)
return 1
else:
command = "echo '0205 %s round mds status abnormal, %s, %s' >> /round_record" %(round, out[0], datetime.datetime.now())
subprocess.call(command,shell=True)
return 0 #threads = []
for round in range(1, 1600):
pool = multiprocessing.Pool(processes = 10) #使用进程池
for th in range(10):
# th_name = "thread-" + str(th)
# threads.append(th_name) #添加线程到线程列表
# threading.Thread(target = dd_test, args = (round, th), name = th_name).start() #创建多线程任务
pool.apply_async(dd_test, (round, th))
pool.close()
pool.join()
#等待线程完成
# for t in threads:
# t.join() if mds_stat(round) == 0:
subprocess.call("zbkc -s",shell=True)
break
原文: http://blog.csdn.net/werm520/article/details/43730593
python多进程并发的更多相关文章
- Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解
http://www.jb51.net/article/67116.htm 本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 由于Pyt ...
- python多进程并发和多线程并发和协程
为什么需要并发编程? 如果程序中包含I/O操作,程序会有很高的延迟,CPU会处于等待状态,这样会浪费系统资源,浪费时间 1.Python的并发编程分为多进程并发和多线程并发 多进程并发:运行多个独立的 ...
- python 多进程并发与多线程并发
本文对python支持的几种并发方式进行简单的总结. Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发(异步IO本文不涉及).概念上来说,多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作 ...
- Python多进程并发操作进程池Pool
目录: multiprocessing模块 Pool类 apply apply_async map close terminate join 进程实例 multiprocessing模块 如果你打算编 ...
- python多进程并发redis
Redis支持两种持久化方式RDB和AOF,RDB持久化能够快速的储存和回复数据,但在服务器停机时会丢失大量数据,AOF持久化能够高效的提高数据的安全性,但在储存和恢复数据方面要耗费大量的时间,最好的 ...
- [转]Python多进程并发操作中进程池Pool的应用
Pool类 在使用Python进行系统管理时,特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.如果操作的对象数目不大时,还可以直接使用Process类动态的生成多个进程,十 ...
- Python多进程并发操作中进程池Pool的应用
Pool类 在使用Python进行系统管理时,特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.如果操作的对象数目不大时,还可以直接使用Process类动态的生成多个进程,十 ...
- python 多进程并发接口测试实例
#encoding=utf-8 import requests import json import os import hashlib print "register------" ...
- PYTHON多进程并发WEB服务器(利用LINUX的FORK)
这个又牛X 一点点.. 这还不涉及IO,如果调用GEVENT之类作异步IO或非阻塞IO,那就大框架都有啦.. ############################################# ...
随机推荐
- es5 温故而知新 创建私有成员、私有变量、特权变量的方法
其实js是不支持私有变量的.哪怕到es6的class语法.虽然有许多变相的方式.但非常冗余而不推崇. 这里介绍的实际上也不是class语法,而是普通的函数,并且利用IIFE(闭包)的方式来实现私有. ...
- Linux查看磁盘占用率及文件大小
查看磁盘占用率: 在 df 命令中使用-h选项,以人类易读的格式输出(例如,5K,500M 及 5G) linux中df命令的功能是用来检查linux服务器的文件系统的磁盘空间占用情况.可以利用该命令 ...
- unity, Collider2D.attachedRigidbody
boss根节点上挂RigidBody2D(且boss根节点以下任何子节点均不挂RigidBody2D),boss腿部骨骼节点挂collider2D,标签为"bossLeg",bos ...
- iOS数据库离线缓存思路和网络层封装
一直想总结一下关于iOS的离线数据缓存的方面的问题,然后近期也简单的对AFN进行了再次封装.全部想把这两个结合起来写一下.数据展示型的页面做离线缓存能够有更好的用户体验,用户在离线环境下仍然能够获取一 ...
- 关于ios7的适配问题
过年回来一直搞ios7的项目适配,也算是有些眉目. 方法一:直接动用Window #if __IPHONE_OS_VERSION_MAX_ALLOWED>=__IPHONE_7_0 [appli ...
- 【iOS XMPP】使用XMPPFramewok(一):添加XMPPFramework(XCode 4.6.2)
转自:http://www.cnblogs.com/dyingbleed/archive/2013/05/09/3069145.html XMPPFramework GitHub: https://g ...
- 菜鸟学Java(十一)——GET与POST
相信大家在面试的时候经常会被问到:GET与POST有什么区别吧?你是怎么回答的呢?POST比GEt安全?GET有URL的长度限制而POST没有或者很大?GET通过URL或者Cookie传参数,POST ...
- 多个inputstream的情况下,watermark的值怎么赋值? kakfa中多个partition提取 watermark
1,org.apache.flink.streaming.api.operators; AbstractStreamOperator public void processWatermark1(Wat ...
- TimescaleDB比拼InfluxDB:如何选择合适的时序数据库?
https://www.itcodemonkey.com/article/9339.html 时序数据已用于越来越多的应用中,包括物联网.DevOps.金融.零售.物流.石油天然气.制造业.汽车.太空 ...
- Fabric V1 交易的生命周期
Fabric v1 Transaction Lifecycle1 Client application creates tran proposeal (chinacode function and a ...