多进程Queue

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多进程多进程queue

多进程 import multiprocessing import threading import time def thread_run(): print(threading.get_ident()) def run(name): time.sleep(2) print('hello', name) t = threading.Thread(target=thread_run(),)#启动一个线程 t.start() if __name__ == '__main__': for i in r…

进程间通讯不同进程间内存是不共享的,要想实现两个进程间的数据交换,可以用以下方法: Queues 使用方法跟threading里的queue差不多 from multiprocessing import Process, Queue #将子进程数据传给主进程 def f(yy):#子进程 yy.put([42, None, 'hello']) if __name__ == '__main__':#主进程 q = Queue()#生成进程Queue,线程Queue不行 p = Process(t…

Python自学day-10

一.多进程程序中, 大量的计算占用CPU资源,而IO操作不占CPU资源.当程序需要进行大量计算时,Python采用多线程运行的速度不一定比单线程快多少.但是当程序是IO密集型的,那就应该使用多线程来处理. 由于Python自身机制,多线程并不是同时运行在不同的CPU核心上的.但是我们可以使用多进程(每个进程默认有一个线程)来达到同时使用多个CPU核心来完成多件事情的目的,例如CPU一共8核,我们可以启动8个Python进程,这样每个进程中默认的线程都可以同时运行了.但是多进程之间数据默认不能通…

Python-进程-进程池-原理

进程资源集合,调度和分配资源,说到进程就不得不提到线程,线程和进程是密不可分,进程申请了资源,但真正使用资源的是线程,其实本质上类似面向对象的思想,面向对象把数据和数据的操作封装在一个类中,进程把资源和对资源的操作封装在进程中,其实进程本质上是对资源的封装,那就比对进程和线程的区别来认识进程: 1. 进程是资源容器,真正使用资源的是线程,进程可以申请并拥有自己独立资源但线程不能,线程只能使用进程已有的资源 2. 进程在CPU上执行体现在线程,一个进程至少有一个主线程,可以有0个或者多个子线程…

多线程&多进程解析：Python、os、sys、Queue、multiprocessing、threading

当涉及到操作系统的时候,免不了要使用os模块,有时还要用到sys模块. 设计到并行程序,一般开单独的进程,而不是线程,原因是python解释器的全局解释器锁GIL(global interpreter lock),本文最后会讲到.使用进程可以实现完全并行,无GIL的限制,可充分利用多cpu多核的环境. os/sys模块 1.os模块 os.system() 函数可以启动一个进程,执行完之后返回状态码. os.fork() 复制一个进程,如果是子进程返回0,如果是父进程返回子进程的pid,使用这个…

python并发编程之多进程(二)：互斥锁（同步锁）&进程其他属性&进程间通信（queue）&生产者消费者模型

一,互斥锁,同步锁进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…

python多进程multiprocessing模块中Queue的妙用

最近的部门RPA项目中,小爬为了提升爬虫性能,使用了Python中的多进程(multiprocessing)技术,里面需要用到进程锁Lock,用到进程池Pool,同时利用map方法一次构造多个process.Multiprocessing的使用确实能显著提升爬虫速度,不过程序交由用户使用时,缺乏一个好的GUI窗口来显示爬虫进度.之前的文章中使用了Chrome浏览器来渲染js脚本生成了进度条.但是鉴于Chrome在运行时十分吃内存资源,用Chrome只是生成一个进度条难免有些“大材小用”,所以,小…