进程池和multiprocess.Pool模块】的更多相关文章

一.为什么要有进程池 首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程也需要时间.其次,即使开启了成千上万的进程,操作系统也不能让它们同时执行,这样反而会影响程序的效率.因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程. 进程池:定义了一个池子,在里面放上固定数量的进程,有需求来了,就拿这个池中的一个进程来处理任务,等到处理完毕,进程并不关闭,而是将进程再放回进程池中继续等待认为.如果有许多任务需要执行,池中的进程数量不够,任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来,拿到空闲进程才能继续执行. 总结:也就是说,池中…
参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaphore.Event) 锁 —— multiprocess.Lock 通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题. 当多个进程使用同一份数据…
进程池的概念 在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时可能只有零星任务.那么在成千上万个任务需要被执行的时候,我们就需要去创建成千上万个进程么?首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程也需要消耗时间.第二即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,这样反而会影响程序的效率.因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程.那么我们要怎么做呢? 进程池: 定义一个池子,在里面放上固定数量的进程,有需求来了,就拿一个池中的进程来处理任务,等到处理完毕,进程并不关闭,而是将…
一.为什么要有进程池? 在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时可能只有零星任务.那么在成千上万个任务需要被执行的时候,我们就需要去创建成千上万个进程么?首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程(空间,变量,文件信息等等的内容)也需要消耗时间.第二,即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,维护一个很大的进程列表的同时,调度的时候,还需要进行切换并且记录每个进程的执行节点,也就是记录上下文(各种变量等等乱七八糟的东西,虽然你看不到,但是操作系统都要做),这样反而…
一般我们是通过动态创建子进程(或子线程)来实现并发服务器的,但是会存在这样一些缺点: 1.动态创建进程(或线程)比较耗费时间,这将导致较慢的服务器响应.  2.动态创建的子进程通常只用来为一个客户服务,这样导致了系统上产生大量的细微进程(或线程).进程和线程间的切换将消耗大量CPU时间.  3.动态创建的子进程是当前进程的完整映像,当前进程必须谨慎的管理其分配的文件描述符和堆内存等系统资源,否则子进程可能复制这些资源,从而使系统的可用资源急剧下降,进而影响服务器的性能. 所以呢,就引入了进程池与…
一.进程池 (同步 异步 返回值) 缺点: 开启进程慢 几个CPU就能同时运行几个程序 进程的个数不是无线开启的 应用: 100个任务 进程池 如果必须用多个进程 且是高计算型 没有IO型的程序 希望并行 最充分的使用CPU 示例: import os import time from multiprocessing import Pool def func1(): time.sleep(2) print(os.getpid(),i) if __name__=="__main__"&q…
本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动. 在利用Python进行系统管理的时候,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.当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效.Pool可以提供指定数量的进程供用户…
问题 之前在调用class内的函数用multiprocessing模块的pool函数进行多线程处理的时候报了以下下错误信息: PicklingError: Can't pickle <type 'function'>: attribute lookup __builtin__.function failed 查了下官方文档发现python默认只能pickle以下的类型: None, True, and False integers, floating point numbers, comple…
from multiprocessing import Pool,Process def f1(n): print(n) return n*n if __name__ == "__main__": p = Pool(4) for  i  in range(10): res = p.apply(f1,args = (i,))#以同步的方式去提交任务 结果是一个一个出来的 print(res)#res可以直接拿结果  结果是return的返回值…
昨日内容回顾 进程 multiprocess Process —— 进程 在python中创建一个进程的模块 start daemon 守护进程 join 等待子进程执行结束 锁 Lock acquire release 锁是一个同步控制的工具 如果同一时刻有多个进程同时执行一段代码, 那么在内存中的数据是不会发生冲突的 但是,如果涉及到文件,数据库就会发生资源冲突的问题 我们就需要用锁来把这段代码锁起来 任意一个进程执行了acquire之后, 其他所有的进程都会在这里阻塞,等待一个releas…