1 代码1: from multiprocessing import Pool import os, time, random def long_time_task(name): print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(1) #time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() print('Task %s runs %0.2…

1. multiprocessing.Pool from multiprocessing.pool import Pool def gen_row(): ...return rows def main(rows): i = 1 for row in rows: i += 1 ... print(i) if __name__ == "__main__": rows = gen_row() with Pool(4) as p: p.map(main, (rows[:100000],rows…

Python2.6版本中新添了multiprocessing模块.它最初由Jesse Noller和Richard Oudkerk定义在PEP 371中.就像你能通过threading模块衍生线程一样,multiprocessing 模块允许你衍生进程.这里用到的思想:因为你现在能衍生进程,所以你能够避免使用全局解释器锁(GIL),并且充分利用机器的多个处理器. 多进程包也包含一些根本不在threading 模块中的API.比如:有一个灵活的Pool类能让你在多个输入下并行化地执行函数.我们将在…

重构: import multiprocessing import time class ClockProcesses(multiprocessing.Process): def __init__(self,value): multiprocessing.Process.__init__(self) #如果不写该语句,则新__init__()将会完全覆盖原来的定义, # super(ClockProcesses.self).__init__(self)#等同于上句功能 self.value =…

1 消息队列 1.1 基本语法 消息队列:multiprocessing.Queue,Queue是对进程安全的队列,可以使用Queue实现对进程之间的数据传输:还有一个重要作用是作为缓存使用. Queue(maxsize = 0) method of multiprocessing, returns a queue obiect Queue(maxzize = 0)创建一个队列对象,maxsize 表示队列中最多存放消息的数量. 返回一个队列对象 1.1 队列对象操作方法: 1.1.1 put方…

进程间通信(IPC InterProcess Communication)是值在不同进程间传播或交换信息. IPC通过有管道(无名管道 和 有名 / 命名管道).消息队列.共享存储 / 内容.信号量.套接字socket.streams,其中socket和streams支持不同主机上的两个进程间通信 1 管道Pipe的基本语法 管道Pipe是multiprocessing中的方法Pipe(),也即multiprocessing.Pipe() multiprocessing.Pipe([duplex…

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…

系统自带的fork模块创建的多进程是基于Linux或Unix平台的,而window平台并不支持: python中的multiprocess为跨平台版本的多进程模块,支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,提供了Process(进程).Pool(进程池).Queue(队列).Pipe(管道).Lock等组件 1 Process进程 1.1 Process进程基础语法 创建进程的类:  Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]…

我们能够使用subprocess包来创建子进程.但这个包有两个非常大的局限性: 1) 我们总是让subprocess执行外部的程序,而不是执行一个Python脚本内部编写的函数. 2) 进程间仅仅通过管道进行文本交流. 以上限制了我们将subprocess包应用到更广泛的多进程任务. 这种比較实际是不公平的,由于subprocessing本身就是设计成为一个shell,而不是一个多进程管理包. 一 threading和multiprocessing multiprocessing包是Python…

1.队列(queue) 用法: import queue q = queue.Queue() #先进先出模式 q.put(1) #存放数据在q里 作用: 1)解耦    2)提高效率 class queue.Queue(maxsize=0)                        #先入先出class queue.LifoQueue(maxsize=0)                  #后进先出 class queue.PriorityQueue(maxsize=0)         …