1.进程池 当有成千上万个任务需要被执行的时候,有了进程池我们就不必去创建大量的进程. 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,还需要进行频繁切换并且记录每个进程的执行节点, 这样反而会影响程序的效率. 创建一个有固定数量的进程池, 执行任务的时候就拿池中的进程来处理任务,等到处理完毕,进程并不关闭,而是将进程再放回进程池中继续等待任务, 可以减少…

1.进程池的概念 python中,进程池内部会维护一个进程序列.当需要时,程序会去进程池中获取一个进程. 如果进程池序列中没有可供使用的进程,那么程序就会等待,直到进程池中有可用进程为止. 2.进程池的内置方法 apply 从进程池里取一个进程并同步执行 apply_async 从进程池里取出一个进程并异步执行 terminate 立刻关闭进程池 join 主进程等待所有子进程执行完毕,必须在close或terminete之后 close 等待所有进程结束才关闭线程池 同步是指一个进程在执行某个…

python中的进程池: 我们可以写出自己希望进程帮助我们完成的任务,然后把任务批量交给进程池 进程池帮助我们创建进程完成任务,不需要我们管理.进程池:利用multiprocessing 下的Pool能够创建进程池Pool(n) 传入一个n能够开一个能容纳n个进程任务的进程池. 如果不传入参数,或者传入负数 能开一个动态控制大小的进程池具体的使用方法如下:提醒大家要认真看注释 from multiprocessing import Pool import os,time,random #绑定给进…

Python中的进程池与线程池 引入进程池与线程池 使用ProcessPoolExecutor进程池,使用ThreadPoolExecutor 使用shutdown 使用submit同步调用 使用submit异步调用 异步+回调函数 并发实现套接字通信 引入进程池 在学习线程池之前,我们先看一个例子 1 # from multiprocessing import Process 2 # import time 3 # 4 # def task(name): 5 # print('name',na…

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…

一.操作系统中相关进程的知识   Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回.   子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID.   Python的os…

一,前言 进程:是程序,资源集合,进程控制块组成,是最小的资源单位 特点:就对Python而言,可以实现真正的并行效果 缺点:进程切换很容易消耗cpu资源,进程之间的通信相对线程来说比较麻烦 线程:是进程中最小的执行单位. 特点无法利用多核,无法实现真正意义上是并行效果. 优点:对于IO密集型的操作可以很好利用IO阻塞的时间 二,多进程 2.1 multiprocessing模块介绍 在上一节多线程中讲到,由于GIL的原因,多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在pytho…

1.管道 格式: conn1,conn2 = Pipe() 管道的两端可以进行全双工通信   如图 进程2创建了管道,它就拥有管道两端的信息,每个端点都能收发信息,它把端点信息传给进程1和进程3 ,它们之间就能实现相互通信了 只要有通道两个端点的信息就可以实现两个进程之间的通信(前提是这两个进程拥有的端点信息不是同一个端点,同一个端点是不能在两个进程之间进行收和发的,会报错) 2.数据共享 格式: m = Manager() dic = m.dict( { "num" : 2 } )…

模拟多进程 #!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-import timefrom multiprocessing import Process def sayHi(name): print 'Hi my name is %s' %name time.sleep(10) #时间长,会通过ps看到进程里边跑了10来个python,一个主进程,然后fork出10个子进程for i in range(10): p = Process(target=sayHi…

Python标准模块-concurrent.futures #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwar…

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…

进程池的基本概念 为什么有进程池的概念 效率问题 每次开启进程,都需要开启属于这个进程的内存空间 寄存器,堆栈 进程过多,操作系统的调度 进程池 python中的 先创建一个属于进程的池子 这个池子指定能存放多少进程 先将这些进程创建好 更高级的进程池 3,20 默认启动3个进程 处理能力不够的时候,加进程 最多20个 python中没有 from multiprocessing import Pool,Process import time #Process就无需使用了 def func(n)…

目录 进程池线程池的使用***** 进程池/线程池的创建和提交回调 验证复用池子里的线程或进程 异步回调机制 通过闭包给回调函数添加额外参数(扩展) 协程*** 概念回顾(协程这里再理一下) 如何实现协程 生成器的yield 可以实现保存状态(行不通) gevent模块实现 利用gevent在单线程下实现并发(协程) I/O 模型(只放了几张图) 阻塞I/O模型 非阻塞I/O模型 多路复用I/O模型 信号驱动I/O模型 异步I/O模型 进程池线程池的使用***** 无论是开线程还是开进程都会消耗…

一 进程池与线程池 1.为什么需要进程池和线程池 基于多进程或多线程实现并发的套接字通信,然而这种实现方式的致命缺陷是: 服务端的程序运行在一台机器身上,一台机器性能是有极限的,不能无限开线程 服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多,这会对服务端主机带来巨大的压力,甚至于不堪重负而瘫痪,于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制,让机器在一个自己可以承受的范围内运行 2.线程池和进程池作用 这就是进程池或线程池的用途,例如进程池,就是用来存放进程的池子,本质还是基于…

引入进程池与线程池 使用ProcessPoolExecutor进程池,使用ThreadPoolExecutor 使用shutdown 使用submit同步调用 使用submit异步调用 异步+回调函数 并发实现套接字通信 引入进程池 在学习线程池之前,我们先看一个例子 # from multiprocessing import Process # import time # # def task(name): # print('name',name) # time.sleep(1) # if _…

一:进程池 进程池内部维护一个进程序列,当使用时,则去进程池中获取一个进程, 如果进程池序列中没有可供使用的进进程,那么程序就会等待,直到进程池中有可用进程为止. 进程池中有两个方法: apply apply_async 进程池 apply是串行;apply_async是并行 pool必须先要close在join,进程池中进程执行完毕后再关闭,如果注释,那么程序直接关闭 二:代码示例 有join代码和结果 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shisanju…

我的mac 4核,因此每次执行的时候同时开启4个线程处理: # coding: utf-8 import time from multiprocessing import Pool def long_time_task(name): print 'task %s starts running' % name time.sleep(3) print 'task %s ends running --3 seconds' % name if __name__ == '__main__': start…

同步或异步获取返回值 #p = Pool() #p.map(funcname,iterable) 默认异步的执行任务,且自带close,join功能 #p.apply(), 同步调用进程池的方法 #p.apply_async(),异步调用,和主进程完全异步,需要手动close和join from multiprocessing import Pool import time def func(i): #返回值只有进程池才有,父子进程没有返回值 time.sleep(0.5) return i*i…

1.通过multiprocessing.Process()类创建子进程 import multiprocessing, time, os, random def work(index): """ 任务 :param index:任务索引号 """ start_time = time.time() # 取当前时间,以毫秒为单位,从1979年一月一号算起 # random.random() :random() -> x in the inter…

回调函数不能传参数 回调函数是在主进程中执行的 from multiprocessing import Pool import os def func1(n): print('in func1', os.getpid()) return n*n def func2(nn): print('in func2', os.getpid()) print(nn) if __name__ =='__main__': print(os.getpid()) p = Pool(5) p.apply_async(…

注意:必须加 close() 和 join(),且 close 必须在 join 之前 代码: import multiprocessing #执行方法 def func(*args,**kwargs): print(args,kwargs) pool = multiprocessing.Pool(4) pool.apply_async(target = func,args = (1,3),kwds = {"name":"A"}) #注意这里是 ' kwds = '…

Manager模块 作用:  多进程共享变量. Manager的字典类型: 如果value是简单类型,比如int,可以直接赋值给共享变量,并可以后续直接修改 如果value是复杂类型 ,比如list,dict,则必须先用临时变量做完所有修改后,最后一次性赋值给共享变量. 共享变量的另一个方法:Value Manager简单用法: from multiprocessing import Process,Manager def func(num): num[0] -= 1 print('子进程中的n…

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…

一.进程           我们电脑的应用程序,都是进程,进程是资源分配的单位.进程切换需要的资源最大,效率低.         进程之间相互独立         cpu密集的时候适合用多进程 #多进程并发 import multiprocessing from multiprocessing import Pool import time def test1(): for i in range(10): time.sleep(1) print('test', i) def test2():…

一.管道(Pipe)(了解) (详情参考:https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9629392.html) 进程间通信(IPC)方式二:管道(不推荐使用,了解即可),会导致数据不安全的情况出现,后面我们会说到为什么会带来数据 不安全的问题. #创建管道的类: Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道,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 #…

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…

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…

1.生产者消费者模型 生产者 —— 生产数据的人 消费者 —— 消费数据的人 生产者消费者模型:供销数据不平衡的现象. import time import random from multiprocessing import Process, Queue def consumer(q): while True: obj = q.get() print(f'消费了一个数据{obj}') time.sleep(random.randint(1, 3)) if __name__ == "__main…

一.进程间通信---队列和管道(multiprocess.Queue.multiprocess.Pipe) 进程间通信:IPC(inter-Process Communication) 1.队列 概念介绍: 创建共享的进程队列,Queue是多进程的安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. # Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列. 参数 :maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制. 底层队列使用管道和锁定实现. # Queue([maxs…

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…