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…

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…

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…

Python 3 进程池与回调函数 一.进程池 在利用Python进行系统管理的时候,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的时间.多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是: 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数 一个操作系统不可能无限开启进程,通常有几个核就开几个进程 进程开启过多,效率反而会下降(开启进程是需要占用系统资源的,而且开启多余核数目的进程也无法做到并行) 例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Proces…

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…

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…

1.multiprocessing模块--跨平台版本的多进程模块 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束: from multiprocessing import Process import os #子进程要执行的代码 def run_proc(name): print('Run child process %s (%s)-'%(name , os.getpid())) if __name__=='__main…

强大的Manage上一篇的数据共享的方式只有两种结构Value和Array.Python中提供了强大的Manage专门用来做数据共享的,其支持的类型非常多,包括,Value, Array,list,dict, Queue, Lock等. from multiprocessing import Process, Manager def func(dt, lt): for i in range(10): key = 'arg' + str(i) dt[key] = i * i lt += range…

from multiprocessing import Pool import os,time def Foo(i): time.sleep(2) print("in process",os.getpid()) return i +100 def Bar(arg): print('-->exec done',arg,os.getpid()) if __name__ == "__main__": pool =Pool(2)#允许进程池同时放入5个 print(&…

多进程典型案例: 1.将子进程的进程名作为列表中的元素,在父进程中遍历(异步)执行 #coding: utf-8 from multiprocessing import Pool import os, time, random #将函数打包成列表中的元素,再(异步)遍历执行 def zhangsan(): print ("\nRun task 张三-%s" %(os.getpid())) #os.getpid()获取当前的进程的ID start = time.time() time.s…