管道:双向通信 2个进程之间相互通信 from multiprocessing import Process, Pipe def f1(conn): from_zjc_msg = conn.recv() print('我是子进程') print('来自主进程的消息:', from_zjc_msg) if __name__ == '__main__': conn1, conn2 = Pipe() # 创建一个管道对象, 全双工, 返回管道的两端, 但是一端发送的消息,只能另一端接受;自己这一端无法…

一 . 管道 (了解) from multiprocessing import Process, Pipe def f1(conn): # 管道的recv 里面不用写数字 from_main_process = conn.recv() print('我是子程序') print(from_main_process) if __name__ == '__main__': # 创建一个管道,返回管道的两端conn1 和 conn2 但是只能在一边发消息,另一端接消息,自己这一段是不能接的 conn1,…

管道 Conn1,conn2 = Pipe() Conn1.recv() Conn1.send() 数据接收一次就没有了 from multiprocessing import Process,Pipe def f1(conn): from_zhujincheng = conn.recv() print('子进程') print('来自主进程的消息:',from_zhujincheng) if __name__ == '__main__': conn1,conn2 = Pipe() #创建一个管…

管道 Conn1,conn2 = Pipe() Conn1.recv() Conn1.send() 数据接收一次就没有了 from multiprocessing import Process,Pipe def f1(conn): from_zhujincheng = conn.recv() print('子进程') print('来自主进程的消息:',from_zhujincheng) if __name__ == '__main__': conn1,conn2 = Pipe() #创建一个管…

一.管道(多个时数据不安全)   Pipe 类 (像队列一样,数据只能取走一次) conn1,conn2 = Pipe()     建立管道 .send()   发送 .recv()   接收 二.事件(等待)     Event类 名 = Event() 建立一个事件(默认状态为False) 名.set() 改变值为True 名.clear() 改变值为False 名.is_set() 查看事件的状态 名.wait() 如果状态是False 阻塞 True 不阻塞 三.信号量    Semap…

1,管道 2.事件 3.信号量 4.进程池的介绍&&进程池的map方法&&进程池和多进程的对比 5.进程池的同步方法和异步方法 6.重新解释同步方法和异步方法 7.回调函数…

一 . 管道 (了解) from multiprocessing import Process, Pipe def f1(conn): # 管道的recv 里面不用写数字 from_main_process = conn.recv() print('我是子程序') print(from_main_process) if __name__ == '__main__': # 创建一个管道,返回管道的两端conn1 和 conn2 但是只能在一边发消息,另一端接消息,自己这一段是不能接的 conn1,…

from:http://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433867 Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用 问题起因 最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果.没错!类似bagging ensemble!只是我没有抽样.文本不大,大概3000行,topic个数为8,于是我…

####################总结######################## 管道:是进程间通信的第二种方式,但是不推荐使用,因为管道会导致数据不安全的情况出现 事件:当我运行主进程的时候 需要子执行某个进程后 需要的返回值时 可以使用 信号量:互斥锁同时只允许一个线程更改数据,而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 . 内部维护了一个计数器,acquire-1,release+1,为0的时候,其他的进程都要在acquire之前等待 进程池:  进程的创建和销…

1.管道(了解) Pipe(): 在进程之间建立一条通道,并返回元组(conn1,conn2),其中conn1,conn2表示管道两端的连接对象,强调一点:必须在产生Process对象之前产生管道. from multiprocessing import Process,Pipe conn1,conn2 = Pipe()  结构 主要方法: conn1.recv():接受conn2.send(obj)发送的对象.如果没有消息可接受, recv方法会一直阻塞.如果连接的另一端已经关闭,那么recv…

GIL与普通互斥锁区别 GIL锁和互斥锁的异同点 相同: 都是为了解决解释器中多个线程资源竞争的问题 异: 1.互斥锁是Python代码层面的锁,解决Python程序中多线程共享资源的问题(线程数据共共享,当各个线程访问数据资源时会出现竞争状态,造成数据混乱): 2.GIL是Python解释层面的锁,解决解释器中多个线程的竞争资源问题(多个子线程在系统资源竞争是,都在等待对象某个部分资源解除占用状态,结果谁也不愿意先解锁,然后互相等着,程序无法执行下去). GIL对程序的影响: 1.Python…

进程间通信 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 进程队列queue 不同于线程queue,进程queue的生成是用multiprocessing模块生成的. 在生成子进程的时候,会将代码拷贝到子进程中执行一遍,及子进程拥有和主进程内容一样的不同的名称空间. 示例1: 1 import multiprocessing 2 def foo(): 3 q.put([11,'hello',True]…

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了,…

队列(queue) 队列只在多线程里有意义,是一种线程安全的数据结构. get与put方法 ''' 创建一个“队列”对象 import queue q = queue.Queue(maxsize = 10) queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果maxsize小于1就表示队列长度无限. 将一个值放入队列中: q.put() 调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目.put()有两个参数…

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…

python为我们提供的标准模块concurrent.futures里面有ThreadPoolExecutor(线程池)和ProcessPoolExecutor(进程池)两个模块. 在这个模块里他们俩在用法上是一样的. concurrent.futures官方文档: https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecu…

问题起因 最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果.没错!类似bagging ensemble!只是我没有抽样.文本不大,大概3000行,topic个数为8,于是我写了一个串行的程序,一个topic算完之后再算另一个topic.可是我在每个topic中用了GridSearchCV来调参,又要选特征又要调整regressor的参数,导致参数组合一共有1782种.我真…

1.基本概念 多进程库提供了Pool类来实现简单的多进程任务.Pool类有以下方法: - apply():直到得到结果之前一直阻塞. - apply_async():这是apply()方法的一个变体,返回的是一个result对象.这是一个异步的操作,在所有的子类执行之前不会锁住主进程. - map():这是内置的map函数的并行版本,在得到结果之前一直阻塞,此方法将可迭代的数据的每一个元素作为进程池的一个任务来执行. - map_async():这是map的一个变体,返回一个result对象.如…

目录 Event事件 进程池与线程池 多线程爬取梨视频 协程 协程目的 gevent TCP服务端socket套接字实现协程 Event事件 用来控制线程的执行 出现e.wait(),就会把这个线程设置为False,就不能执行这个任务: 只要有一个线程出现e.set(),就会告诉Event对象,把有e.wait的用户全部改为True,剩余的任务就会立马去执行.由一些线程去控制另一些线程,中间通过Event. from threading import Event from threading i…

9.11 进程池与线程池 池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务 池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型 池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 进程池: from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import time,os,random ​ def task(x): print('%s 接客' %os.getpid()) time.…

昨日内容回顾 僵尸进程与孤儿进程 # 僵尸进程: 所有的进程在运行结束之后并不会立刻销毁(父进程需要获取该进程的资源) # 孤儿进程: 子进程正常运行 但是产生该子进程的父进程意外死亡 # 守护进程: 守护进程的结束取决于被守护的对象的进程何时结束 互斥锁 # 锁: 将并发变成串行 牺牲了效率 但是保证了数据的安全 # 代码: mutex.require() 抢锁 mutux.release() 释放锁 ''' 锁虽然好用 但是不要轻易使用 容易造成死锁现象(今后也不会让我们自己处理锁 但是要理…

一.GIL:全局解释器锁 1 .GIL:全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁,是夹在解释器身上的, 同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行解释器代码 2.GIL的优缺点: 优点:  保证Cpython解释器内存管理的线程安全 缺点:同一进程内所有的线程同一时刻只能有一个执行,也就说Cpython解释器的多线程无法实现并行 二.GIL与多线程 有了GIL的存在,同一时刻同一进程中只有一个线程被执行 听到这里,有的同学立马质问:进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销…

结束昨晚开始的测试. 最后一个POOL. A,使用POOL的返回结果 #coding: utf-8 import multiprocessing import time def func(msg): print 'msg:', msg time.sleep(3) print 'end' return 'done', msg if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=3) result = [] for i i…

concurrent.futures 这个模块是异步调用的机制concurrent.futures 提交任务都是用submitfor + submit 多个任务的提交shutdown 是等效于Pool中的close+join,是指不允许再继续向池中增加任务,然后让父进程(线程)等待池中所有进程执行完所有任务. 针对计算密集的程序来说 不管是Pool的进程池还是ProcessPoolExecutor()的进程池,执行效率相当 ThreadPoolExecutor 的效率要差很多 所以 当计算密集时…

之前文章对python中进程池的原理.数据流以及应用从代码角度做了简单的剖析,现在让我们回头看看标准库中对进程池的实现都有哪些值得我们学习的地方.我们知道,进程池内部由多个线程互相协作,向客户端提供可靠的服务,那么这些线程之间是怎样做到数据共享与同步的呢?在客户端使用apply/map函数向进程池分配任务时,使用self._taskqueue来存放任务元素,_taskqueue定义为Queue.Queue(),这是一个python标准库中的线程安全的同步队列,它保证通知时刻只有一个线程向队列添加…

1 进程池Pool基本概述 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时间,如果操作的对象数目不大时,还可以直接适用Process类动态生成多个进程,几十个尚可,若上百个甚至更多时,手动限制进程数量就显得特别繁琐,此时进程池就显得尤为重要. 进程池Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用,当有新的请求提交至Pool中时,若进程池尚未满,就会创建一个新的进程来执行请求:若进程池中的进程数已经达到规定的最大数量,则该请求就会等待,直到进程…

###############   进程池    ############## """ 进程池的概念 为什么会有进程池? 1,因为每次开启一个进程,都需要创建一个内存空间,这是耗时的 2,进程过多,操作调度也会耗时, 所以会有非常大的性能问题, 所以我们不会让进程太大,我们会设计一个进程池, 进程池: 1,Python中先创建一个进程的池子, 2,这个进程池能存放多少个进程,比如有5个进程, 3,先把这些进程创建好, 4,比如有50个任务他们到进程池里面去找进程,找到的就执行…

为什么会进行池化? 一切都是为了效率,每次开启进程都会分配一个属于这个进程独立的内存空间,开启进程过多会占用大量内存,系统调度也会很慢,我们不能无限的开启进程. 进程池原来大概如下图 假设有100个任务 ,如果不使用进程池就需要创建100个进程.但是使用进程池假设进程池里有25个进程,那么100个任务 每个都从进程池分配一个进程执行,如果进程池为空就会等待别的任务完成归还进程再分配进程执行任务. 更高级的进程池,会根据任务数量自动收缩和扩充进程池大小,不过python暂时不具备.我猜的原因是因为…

为什么会有进程池的概念? 当我们开启50个进程让他们都将100这个数减1次减到50,你会发现特别慢! 效率问题,原因: 1,开辟内存空间.因为每开启一个进程,都会开启一个属于这个进程池的内存空间,因为进程与进程之间数据是完全隔离的. 2,并且这些独立的内存空间会有许多寄存器,堆栈,文件等,他们存着这个进程里面的变量和数据等.所以生成这些东西都会耗时. 3,生成这么多进程,都需要系统调度,这个也会耗时.不仅这样,还会涉及到进程使用cpu的时候,当a进程使用一段时间cpu,b进程要去使用cpu,za…

进程与线程的关系 #!/usr/bin/env python # -*- coding;utf-8 -*- """ 多进程(主进程,子进程): 优点:能同时利用多个CPU,进行多个操作,提高效率. 缺点:耗费内存资源(进程要开辟内存空间),进程不是越多越好,CPU个数 = 进程个数. 注意:进程创建内存空间,线程共享内存空间,进程里有全局解释器锁,进程中一次只应许一个线程被处理. 使用场景:计算密集型适合多进程. 多线程(主线程,子线程): 优点:共享内存,IO操作时(不用C…