1.背景   在python运行一些,计算复杂度比较高的函数时,服务器端单核CPU的情况比较耗时,因此需要多CPU使用多进程加快速度 2.函数要求  笔者使用的是:pathos.multiprocessing 库,进度条显示用tqdm库,安装方法: pip install pathos 安装完成后 from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool from tqdm import tqdm 这边使用pathos的原因是因为,mul…

python 为什么不能利用多核 CPU  GIL 其实是因为在 python中有一个 GIL( Global Interpreter Lock),中文为:全局解释器锁.  1.最开始时候设计GIL是为了数据安全 python为了数据安全设计了这个 GIL.  2.每个 CPU在同一时间只能执行一个线程:  (在单核 CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念. 但并发和并行又有区别,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生:而并发是指两个或多个事件…

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".…

node node单线程,没有并发,但是可以利用cluster进行多cpu的利用.cluster是基于child_process的封装,帮你做了创建子进程,负载均衡,IPC的封装. const cluster = require('cluster'); const http = require('http'); if (cluster.isMaster) { let numReqs = 0; setInterval(() => { console.log(`numReqs = ${numReqs…

multiprocessing包是Python中的多进程管理包,可以利用multiprocessing.Process对象来创建进程,Process对象拥有is_alive().join([timeout]).run().start().terminate()等方法. multprocessing模块的核心就是使管理进程像管理线程一样方便,每个进程有自己独立的GIL,所以不存在进程间争抢GIL的问题,在多核CPU环境中,可以大大提高运行效率.multiprocessing使用示例: import…

 先来回顾一下昨天的内容 黏包现象粘包现象的成因 : tcp协议的特点 面向流的 为了保证可靠传输 所以有很多优化的机制 无边界 所有在连接建立的基础上传递的数据之间没有界限 收发消息很有可能不完全相等 缓存机制,导致没发过去的消息会在发送端缓存 没接收完的消息会在接收端缓存解决: 给应用层定制协议解决方案一:只发送一条信息 先发送一个定长表示待发送数据长度的bytes 先接收一个固定长度 再发送要发送的数据 再按照长度接收数据 解决方案二 :发送的多条信息 先发送一个定长表示待发送字典长度的b…

首先,推荐一个组件:progressive 效果如下: 进度条和一般的print区别在哪里呢? 答案就是print会输出一个\n,也就是换行符,这样光标移动到了下一行行首,接着输出,之前已经通过stdout输出的东西依旧保留,而且保证我们在下面看到最新的输出结果. 进度条不然,我们必须再原地输出才能保证他是一个进度条,否则换行了怎么还叫进度条? 最简单的办法就是,再输出完毕后,把光标移动到行首,继续在那里输出更长的进度条即可实现,新的更长的进度条把旧的短覆盖,就形成了动画效果. 可以想到那个转义…

当一个python任务是需要逐个处理相同的事物时(里面有循环操作,例如对一系列的文件进行处理),这时可以将处理的进度条加进来,下面是一个例子: import time import sys def view_bar(num, total): rate = float(num) / total rate_num = int(rate * 100)+1 r = '\r[%s%s]%d%%' % ("#"*rate_num, " "*(100-rate_num), rat…

在运维工作中,经常要处理大量数据,或者要跑一些时间比较长的任务,可能都需要用到多进程,不管是管理端下发任务,还是客户端执行任务,如果服务器配置还可以,跑多进程还是挺能解决问题的 Multiprocessing Pool 如果任务需要启动大量子进程,用一下multiprocessing Pool 是比较好的,类似如下用法 #!/usr/bin/env python # coding:utf8 #author:shantuwqk@163.com from multiprocessing import…

原文:https://blog.csdn.net/CityzenOldwang/article/details/78584175 多进程 Multiprocessing 模块 multiprocessing 模块官方说明文档 Process 类 Process 类用来描述一个进程对象.创建子进程的时候,只需要传入一个执行函数和函数的参数即可完成 Process 示例的创建. star() 方法启动进程, join() 方法实现进程间的同步,等待所有进程退出. close() 用来阻止多余的进程涌…