浅谈python多进程共享变量Value的使用tips

在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带来性能的显著提升,只要你能顾及到一些事情.如果你还没看过的话,我建议你看看Eqbal Quran的文章

多进程共享变量和获得结果 由于工程需求,要使用多线程来跑一个程序.但是因为听说python的多线程是假的,于是使用多进程,反正任务需要共享的参数少. 查阅资料,发现实现多进程主要使用Multiprocessing,有两种方式,一种是Process,另一种是Pool. p = Process(target=fun,args=(args)) 再通过p.start()来启动一个子进程,通过p.join()方法来使得子进程运行结束后再执行父进程. 但是这样很烦,还要写个for 循环来开n个线程和join

主进程与子进程是并发执行的,进程之间默认是不能共享全局变量的(子进程不能改变主进程中全局变量的值).如果要共享全局变量需要用(multiprocessing.Value("d",10.0),数值)(multiprocessing.Array("i",[1,2,3,4,5]),数组)(multiprocessing.Manager().dict(),字典)(multiprocessing.Manager().list(range(5))).进程通信(进程之间传递数据)

 1.问题: 群中有同学贴了如下一段代码,问为何 list 最后打印的是空值? from multiprocessing import Process, Manager import os manager = Manager() vip_list = [] #vip_list = manager.list() def testFunc(cc): vip_list.append(cc) print 'process id:', os.getpid() if __name__ == '__main_

前言: 在使用tornado的多进程时,需要多个进程共享一个状态变量,于是考虑使用multiprocessing.Value(对于该变量的具体细节请查阅相关资料).在根据网上资料使用Value时,由于共享的是字符串,但网上介绍的都是整数或者字符,于是遇到了很多阻碍,通过查询官方文档得出了解决方案. 一.Value的构造函数: Value的初始化非常简单,直接类似Value('d', 0.0)即可,具体构造方法为: multiprocessing.Value(typecode_or_type, *

Python这些年风头一直很盛,占据了很多领域的位置,Web.大数据.人工智能.运维均有它的身影,甚至图形界面做的也很顺,乃至full-stack这个词语刚出来的时候,似乎就是为了描述它. Python虽有GIL的问题导致多线程无法充分利用多核,但后来的multiprocess可以从多进程的角度来利用多核,甚至affinity可以绑定具体的CPU核,这个问题也算得到解决.虽基本为全栈语言,但有的时候为了效率,可能还是会去考虑和C语言混编.混编是计算机里一个不可回避的话题,涉及的东西很多,技术.架

本文主要研究的是Python对内存的使用(深浅拷贝)的相关问题,具体介绍如下. 浅拷贝就是对引用的拷贝(只拷贝父对象) 深拷贝就是对对象的资源的拷贝 >>> a=[1,2,3,'a','b'] >>> b=a >>> b [1, 2, 3, 'a', 'b'] >>> a [1, 2, 3, 'a', 'b'] >>> id(a) 3021737547592 >>> id(b) 3021737547

私有变量表示方法 在变量前加上两个下划线的是私有变量. class Teacher(): def __init__(self,name,level): self.__name=name self.__level=level #获取老师的等级 def get_level(self): return self.__level #获取名字 def get_in_name(self): return self.__name 动态方法无法读取私有变量 即使是动态方法也无法读取私有变量,强行读取会报错. #

线程间通信方法 1. 通信方法 线程间使用全局变量进行通信     2. 共享资源争夺 共享资源:多个进程或者线程都可以操作的资源称为共享资源.对共享资源的操作代码段称为临界区. 影响 : 对共享资源的无序操作可能会带来数据的混乱,或者操作错误.此时往往需要同步互斥机制协调操作顺序.     3. 同步互斥机制 同步 : 同步是一种协作关系,为完成操作,多进程或者线程间形成一种协调,按照必要的步骤有序执行操作.两个或两个以上的进程或线程在运行过程中协同步调,按预定的先后次序运行.比如 A 任务的

1.demo 第一个代码是多线程的简单使用,编写了线程如何执行函数和类. import threading import time class ClassName(threading.Thread): """创建类,通过多线程执行""" def run(self): for i in range(5): print(i) time.sleep(1) def sing(): for i in range(1,11): print("唱歌第

在下是个编程爱好者,最近将魔爪伸向了Python编程.....遇到copy和deepcopy感到很困惑,现在针对这两个方法进行区分,一种是浅复制(copy),一种是深度复制(deepcopy). 首先说一下deepcopy,所谓的深度复制,在这里我理解的是完全复制然后变成一个新的对象,复制的对象和被复制的对象没有任何关系,彼此之间无论怎么改变都相互不影响. 然后说一下copy,在这里我分为两类来说,一种是字典数据类型的copy函数,一种是copy包的copy函数. 一.字典数据类型的copy函数

列表操作如此下: a = ["haha","xixi","baba"] 增:a.append[gg] a.insert[1,gg] 在下标为1的地方,新增 gg 删:a.remove(haha) 删除列表中从左往右,第一个匹配到的 haha del a.[0] 删除下标为0 对应的值 a.pop(0) 括号里不写内容,默认删除最后一个,写了,就删除对应下标的内容 改:a.[0] = "gg" 查:a[0] a.index(&q

Python数据类型之间的转换 函数 描述 int(x [,base]) 将x转换为一个整数 long(x [,base] ) 将x转换为一个长整数 float(x) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag]) 创建一个复数 str(x) 将对象 x 转换为字符串 repr(x) 将对象 x 转换为表达式字符串 eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s) 将序列 s 转换为一个元组 list(s) 将序列 s 转换为一个