简单谈谈python中的多进程

进程是由系统自己管理的。

1：最基本的写法

from multiprocessing import Pool

def f(x):
  return x*x

if __name__ == '__main__':
  p = Pool(5)
  print(p.map(f, [1, 2, 3]))
[1, 4, 9]

2、实际上是通过os.fork的方法产生进程的

unix中，所有进程都是通过fork的方法产生的。

multiprocessing Process
os

info(title):
  title
  , __name__
  (os, ): , os.getppid()
  , os.getpid()

f(name):
  info()
  , name

__name__ == :
  info()
  p = Process(=f, =(,))
  p.start()
  p.join()

3、线程共享内存

threading

run(info_list,n):
  info_list.append(n)
  info_list

__name__ == :
  info=[]
  i ():
    p=threading.Thread(=run,=[info,i])
    p.start()
[0]
[0, 1]
[0, 1, 2]
[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

进程不共享内存：

multiprocessing Process
run(info_list,n):
  info_list.append(n)
  info_list

__name__ == :
  info=[]
  i ():
    p=Process(=run,=[info,i])
    p.start()
[1]
[2]
[3]
[0]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]

若想共享内存，需使用multiprocessing模块中的Queue

multiprocessing Process, Queue
f(q,n):
  q.put([n,])

__name__ == :
  q=Queue()
  i ():
    p=Process(=f,=(q,i))
    p.start()
  :
    q.get()

4、锁:仅是对于屏幕的共享，因为进程是独立的，所以对于多进程没有用

multiprocessing Process, Lock
f(l, i):
  l.acquire()
  , i
  l.release()

__name__ == :
  lock = Lock()

  num ():
    Process(=f, =(lock, num)).start()
hello world 0
hello world 1
hello world 2
hello world 3
hello world 4
hello world 5
hello world 6
hello world 7
hello world 8
hello world 9

5、进程间内存共享：Value，Array

multiprocessing Process, Value, Array

f(n, a):
  n.value = i ((a)):
    a[i] = -a[i]

__name__ == :
  num = Value(, )
  arr = Array(, ())

  num.value
  arr[:]

  p = Process(=f, =(num, arr))
  p.start()
  p.join()
0.0
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
3.1415927
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

#manager共享方法，但速度慢

multiprocessing Process, Manager

f(d, l):
  d[] = d[] = d[] = l.reverse()

__name__ == :
  manager = Manager()

  d = manager.dict()
  l = manager.list(())

  p = Process(=f, =(d, l))
  p.start()
  p.join()

  d
  l
# print '-------------'这里只是另一种写法
# print pool.map(f,range(10))
{0.25: None, 1: '1', '2': 2}
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

#异步：这种写法用的不多

multiprocessing Pool
time
f(x):
  x*x
  time.sleep()
  x*x

__name__ == :
  pool=Pool(=)
  res_list=[]
  i ():
    res=pool.apply_async(f,[i])  res_list.append(res)

  r res_list:
    r.get(timeout=10) #超时时间

同步的就是apply

赞 (0)

相关推荐

  • Python多线程、异步＋多进程爬虫实现代码

    安装Tornado 省事点可以直接用grequests库,下面用的是tornado的异步client. 异步用到了tornado,根据官方文档的例子修改得到一个简单的异步爬虫类.可以参考下最新的文档学习下. pip install tornado 异步爬虫 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import time from datetime import timedelta from tornado import httpclient, g

  • python多进程操作实例

    python多进程操作实例

    由于CPython实现中的GIL的限制,python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况我们需要使用多进程. 这也许就是python中多进程类库如此简洁好用的原因所在.在python中可以向多线程一样简单地使用多进程. 一.多进程 process的成员变量和方法: >>class multiprocessing.Process([group[, target[, name[, args[, kwargs]]]]]) 来的定义类似于th

  • Python多进程同步Lock、Semaphore、Event实例

    同步的方法基本与多线程相同. 1) Lock 当多个进程需要访问共享资源的时候,Lock可以用来避免访问的冲突. 复制代码 代码如下: import multiprocessing import sys def worker_with(lock, f):     with lock:         fs = open(f,"a+")         fs.write('Lock acquired via with\n')         fs.close()         def

  • 浅析Python中的多进程与多线程的使用

    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

  • Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解

    本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython).最多只能用满1个CPU核心. Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换. 1.新建单一进程 如果我们新建少量进程,可以如下: import multiprocessing import t

  • 探究Python多进程编程下线程之间变量的共享问题

     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_

  • python 多进程通信模块的简单实现

    多进程通信方法好多,不一而数.刚才试python封装好嘅多进程通信模块 multiprocessing.connection. 简单测试咗一下,效率还可以,应该系对socket封装,效率可以达到4krps,可以满足好多方面嘅需求啦. 附代码如下: client 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-""" download - slave"""__author__ = 'Zagfai

  • Python多进程通信Queue、Pipe、Value、Array实例

    Python多进程通信Queue、Pipe、Value、Array实例

    queue和pipe的区别: pipe用来在两个进程间通信.queue用来在多个进程间实现通信. 此两种方法为所有系统多进程通信的基本方法,几乎所有的语言都支持此两种方法. 1)Queue & JoinableQueue queue用来在进程间传递消息,任何可以pickle-able的对象都可以在加入到queue. multiprocessing.JoinableQueue 是 Queue的子类,增加了task_done()和join()方法. task_done()用来告诉queue一个tas

  • 简单谈谈python中的多进程

    进程是由系统自己管理的. 1:最基本的写法 from multiprocessing import Pool def f(x): return x*x if __name__ == '__main__': p = Pool(5) print(p.map(f, [1, 2, 3])) [1, 4, 9] 2.实际上是通过os.fork的方法产生进程的 unix中,所有进程都是通过fork的方法产生的. multiprocessing Process os info(title): title ,

  • 简单谈谈Python中的json与pickle

    这是用于序列化的两个模块: • json: 用于字符串和python数据类型间进行转换 • pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 Json 模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle 模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load import pickle data = {'k1':123, 'k2':888} #dumps可以将数据类型转换成只有python才认识的字符串 p_str = pickle.

  • 简单谈谈python中的语句和语法

    python程序结构 python"一切皆对象",这是接触python听到最多的总结了.在python中最基层的单位应该就是对象了,对象需要靠表达式建立处理,而表达式往往存在于语句中,多条语句组成代码块,多个代码块再组成一整个程序.python的核心其实是由语句和表达式组成.所以在这里简单探讨一下python中的语句和表达式. 因为以后可能会接触到两个版本的python,所以这里讲一讲python2与python3的语句差异: 1.python2中没有nolocal语句. 2.prin

  • 简单谈谈python中的Queue与多进程

    简单谈谈python中的Queue与多进程

    最近接触一个项目,要在多个虚拟机中运行任务,参考别人之前项目的代码,采用了多进程来处理,于是上网查了查python中的多进程 一.先说说Queue(队列对象) Queue是python中的标准库,可以直接import 引用,之前学习的时候有听过著名的"先吃先拉"与"后吃先吐",其实就是这里说的队列,队列的构造的时候可以定义它的容量,别吃撑了,吃多了,就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限多 import Queue q = Queue.Queue(10

  • 简单谈谈python中的lambda表达式

    最近在coding时发现使用lambda还是有诸多优点的,很多时候代码更整洁,更pythonic,所以在此简单总结一下 1.lambda是什么 举个简单的例子: func = lambda x: x*x def func(x): return x*x 两个func的定义是完全相同的,那两种函数定义方法配合map使用,将list中所有元素求平方,代码会是什么样的, def func(x): return x*x map(func, [i for i in range(10)]) map(lambd

  • 简单谈谈Python中的反转字符串问题

    按单词反转字符串是一道很常见的面试题.在Python中实现起来非常简单. def reverse_string_by_word(s): lst = s.split() # split by blank space by default return ' '.join(lst[::-1]) s = 'Power of Love' print reverse_string_by_word(s) # Love of Power s = 'Hello World!' print reverse_stri

  • 简单谈谈Python中的闭包

    Python中的闭包 前几天又有人留言,关于其中一个闭包和re.sub的使用不太清楚.我在我们搜索了下,发现没有写过闭包相关的东西,所以决定总结一下,完善Python的内容. 1. 闭包的概念 首先还得从基本概念说起,什么是闭包呢?来看下维基上的解释: 复制代码 代码如下: 在计算机科学中,闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外.所以,有另一种说法认为闭包是由函

  • 简单谈谈Python中的模块导入

    目录 模块与包 __import__ 模块缓存 imp 与 importlib 模块 惰性导入 总结 参考资料 本文不讨论 Python 的导入机制(底层实现细节),仅讨论模块与包,以及导入语句相关的概念.通常,导入模块都是使用如下语句: import ... import ... as ... from ... import ... from ... import ... as ... 一般情况下,使用以上语句导入模块已经够用的.但是在一些特殊场景中,可能还需要其他的导入方式.例如 Pytho

  • 简单谈谈Python中函数的可变参数

    前言 在Python中定义函数,可以用必选参数.默认参数.可变参数和关键字参数,这4种参数都可以一起使用,或者只用其中某些,但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数.默认参数.可变参数和关键字参数. 可变参数( * ) 可变参数,顾名思义,它的参数是可变的,比如列表.字典等.如果我们需要函数处理可变数量参数的时候,就可以使用可变参数. 我们在查看很多Python源码时,经常会看到 某函数(*参数1, **参数2)这样的函数定义,这个*参数和**参数就是可变参数,一时会让人有点费解.其实只要把函

  • 简单谈谈Python中的几种常见的数据类型

    计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值.但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本.图形.音频.视频.网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型.在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种: 一.整数 Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等. 计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0

随机推荐