进程池的概念 在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时可能只有零星任务.那么在成千上万个任务需要被执行的时候,我们就需要去创建成千上万个进程么?首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程也需要消耗时间.第二即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,这样反而会影响程序的效率.因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程.那么我们要怎么做呢? 进程池: 定义一个池子,在里面放上固定数量的进程,有需求来了,就拿一个池中的进程来处理任务,等到处理完毕,进程并不关闭,而是将…

参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaphore.Event) 锁 —— multiprocess.Lock 通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题. 当多个进程使用同一份数据…

一般我们是通过动态创建子进程(或子线程)来实现并发服务器的,但是会存在这样一些缺点: 1.动态创建进程(或线程)比较耗费时间,这将导致较慢的服务器响应.  2.动态创建的子进程通常只用来为一个客户服务,这样导致了系统上产生大量的细微进程(或线程).进程和线程间的切换将消耗大量CPU时间.  3.动态创建的子进程是当前进程的完整映像,当前进程必须谨慎的管理其分配的文件描述符和堆内存等系统资源,否则子进程可能复制这些资源,从而使系统的可用资源急剧下降,进而影响服务器的性能. 所以呢,就引入了进程池与…

本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动. 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.当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效.Pool可以提供指定数量的进程供用户…

一.为什么要有进程池 首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程也需要时间.其次,即使开启了成千上万的进程,操作系统也不能让它们同时执行,这样反而会影响程序的效率.因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程. 进程池:定义了一个池子,在里面放上固定数量的进程,有需求来了,就拿这个池中的一个进程来处理任务,等到处理完毕,进程并不关闭,而是将进程再放回进程池中继续等待认为.如果有许多任务需要执行,池中的进程数量不够,任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来,拿到空闲进程才能继续执行. 总结:也就是说,池中…

一.进程池 (同步 异步 返回值) 缺点: 开启进程慢 几个CPU就能同时运行几个程序 进程的个数不是无线开启的 应用: 100个任务 进程池 如果必须用多个进程 且是高计算型 没有IO型的程序 希望并行 最充分的使用CPU 示例: import os import time from multiprocessing import Pool def func1(): time.sleep(2) print(os.getpid(),i) if __name__=="__main__"&q…

from multiprocessing import Pool,Process def f1(n): print(n) return n*n if __name__ == "__main__": p = Pool(4) for  i  in range(10): res = p.apply(f1,args = (i,))#以同步的方式去提交任务 结果是一个一个出来的 print(res)#res可以直接拿结果  结果是return的返回值…

昨日内容回顾 进程 multiprocess Process —— 进程 在python中创建一个进程的模块 start daemon 守护进程 join 等待子进程执行结束 锁 Lock acquire release 锁是一个同步控制的工具 如果同一时刻有多个进程同时执行一段代码, 那么在内存中的数据是不会发生冲突的 但是,如果涉及到文件,数据库就会发生资源冲突的问题 我们就需要用锁来把这段代码锁起来 任意一个进程执行了acquire之后, 其他所有的进程都会在这里阻塞,等待一个releas…

昨日内容回顾 进程 multiprocess Process —— 进程 在python中创建一个进程的模块 start daemon 守护进程 join 等待子进程执行结束 锁 Lock acquire release 锁是一个同步控制的工具 如果同一时刻有多个进程同时执行一段代码, 那么在内存中的数据是不会发生冲突的 但是,如果涉及到文件,数据库就会发生资源冲突的问题 我们就需要用锁来把这段代码锁起来 任意一个进程执行了acquire之后, 其他所有的进程都会在这里阻塞,等待一个releas…

任务1:记住如何存储到Mysql.mongoDB数据库 ''' 存储到Mysql ''' import pymysql.cursors class QuotePipeline(object): def __init__(self): self.connect = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='', database='quotes', charset='utf8', ) self.cursor = self.c…

python中两个常用来处理进程的模块分别是subprocess和multiprocessing,其中subprocess通常用于执行外部程序,比如一些第三方应用程序,而不是Python程序.如果需要实现调用外部程序的功能,python的psutil模块是更好的选择,它不仅支持subprocess提供的功能,而且还能对当前主机或者启动的外部程序进行监控,比如获取网络.cpu.内存等信息使用情况,在做一些自动化运维工作时支持的更加全面.multiprocessing是python的多进程模块,主要…

进程之间的数据共享 基于消息传递的并发编程是大势所趋, 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据. 这样极大地减少了对使用锁和其他同步手段的需求,还可以扩展到分布式系统中. 但进程间应该尽量避免通信,即便需要通信,也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题. 以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题. 进程间数据是独立的,可以借助于队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实…

1.通过multiprocessing.Process()类创建子进程 import multiprocessing, time, os, random def work(index): """ 任务 :param index:任务索引号 """ start_time = time.time() # 取当前时间,以毫秒为单位,从1979年一月一号算起 # random.random() :random() -> x in the inter…

一.线程池与进程池 什么是池?简单的说就是一个容器,一个范围 在保证计算机硬件安全的情况下最大限度的充分利用计算机, 池其实是降低了程序的运行效率,但是保证了计算机硬件的安全,也是实现了一个并发的效果,现如今硬件的发展跟不上软件的更新速度 进程池与线程池 开进程开线程都需要消耗资源,只不过两者比较的情况线程消耗的资源比较少 创建进程池:multiprocess.Pool模块 导入的写法:from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,Proce…

并发:一个处理器同时处理多个任务. 并行:多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务. fork创建子进程 import os import time #fork出一个子进程,子进程也从这一行开始执行 ret = os.fork() if ret == 0: while True: print("---1---") time.sleep(1) else: while True: print("---2---") time.sleep(1) 输出 ---2--…

一.线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各…

进程池子 当你成千上万的业务需要创建成千上万的进程时,我们可以提前定义一个进程池 from multiprocessing import Pool p = Pool(10) #进程池创建方式,类似空任务队列 p.apply(func,args) #阻塞 func:func指明该进程池种的进程要工作的函数 args:不定长接收进程池中进程工作函数的参数 p.apply_async(func,args) #非阻塞方式 func:func指明该进程池种的进程要工作的函数 args:不定长接收进程池中进…

multiprocessing 多进程基本使用 示例代码1 import time import random from multiprocessing import Process def run(name): print(f'{name} is running') time.sleep(random.randint(1,3)) print(f'{name} is end') if __name__ =='__main__': p_list = [] for i in range(3): #…

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…

一.进程间通信---队列和管道(multiprocess.Queue.multiprocess.Pipe) 进程间通信:IPC(inter-Process Communication) 1.队列 概念介绍: 创建共享的进程队列,Queue是多进程的安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. # Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列. 参数 :maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制. 底层队列使用管道和锁定实现. # Queue([maxs…

#python自带的线程池 from multiprocessing.pool import ThreadPool #注意ThreadPool不在threading模块下 from multiprocessing import Pool #导入进程池 def func(*args,**kwargs): print(args,kwargs) pool=ThreadPool(2) #pool=Pool(2) ##进程池 pool.apply_async(func,args=(1,2),kwds={}…

一.进程池 进程池也是通过事先划分一块系统资源区域,这组资源区域在服务器启动时就已经创建和初始化,用户如果想创建新的进程,可以直接取得资源,从而避免了动态分配资源(这是很耗时的). 线程池内子进程的数目一般在3-10个之间,当有新的任务来到时,主进程将通过某种方式选择进程池中的某一个子进程来为之服务.相比于动态创建子进程,选择一个已经存在的子进程的代价显得小得多(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). Pool可以提供指定数量的进程…

Python线程池与进程池 前言 前面我们已经将线程并发编程与进程并行编程全部摸了个透,其实我第一次学习他们的时候感觉非常困难甚至是吃力.因为概念实在是太多了,各种锁,数据共享同步,各种方法等等让人十分头痛.所以这边要告诉你一个好消息,前面的所有学习的知识点其实都是为本章知识点做铺垫,在学习了本章节的内容后关于如何使用多线程并发与多进程并行就采取本章节中介绍的方式即可. 这里要介绍一点与之前内容不同的地方,即如果使用队列进行由进程池创建的进程之间数据共享的话不管是multiprocessing模…

一.多进程实现 multiprocess.process模块 process类 Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),由该类实例化得到的对象,表示一个子进程中的任务(尚未启动) 强调: 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数,是一个元组形式,必须有逗号   参数介绍: group参数未使用,值始终为None target表示调用对象,即子进程要执行的任务 args表示调…

进程 资源集合,调度和分配资源,说到进程就不得不提到线程,线程和进程是密不可分,进程申请了资源,但真正使用资源的是线程,其实本质上类似面向对象的思想,面向对象把数据和数据的操作封装在一个类中,进程把资源和对资源的操作封装在进程中,其实进程本质上是对资源的封装,那就比对进程和线程的区别来认识进程: 1. 进程是资源容器,真正使用资源的是线程,进程可以申请并拥有自己独立资源但线程不能,线程只能使用进程已有的资源 2. 进程在CPU上执行体现在线程,一个进程至少有一个主线程,可以有0个或者多个子线程…

GIL与普通互斥锁区别 GIL锁和互斥锁的异同点 相同: 都是为了解决解释器中多个线程资源竞争的问题 异: 1.互斥锁是Python代码层面的锁,解决Python程序中多线程共享资源的问题(线程数据共共享,当各个线程访问数据资源时会出现竞争状态,造成数据混乱): 2.GIL是Python解释层面的锁,解决解释器中多个线程的竞争资源问题(多个子线程在系统资源竞争是,都在等待对象某个部分资源解除占用状态,结果谁也不愿意先解锁,然后互相等着,程序无法执行下去). GIL对程序的影响: 1.Python…

进程池 import multiprocessing import time def do_calculation(data): print(multiprocessing.current_process().name + " " + str(data)) time.sleep(3) return data * 2 def start_process(): print ('Starting', multiprocessing.current_process().name) if __n…

内容回顾 11:30 码云 :王老师检查作业+定期抽查 注册账号 考试的时间 threading.enumerate(),能够获取到当前正在运行的所有线程对象列表 守护线程 守护线程会等待所有的非守护线程结束之后结束 守护线程的结束是因为主进程的结束 在start之前设置daemon = True ####锁 GIL锁 : 全局解释器锁,在Cpython解释器中,同一时刻同一个进程内只能有一个线程访问CPU 互斥锁 锁的是代码,一段代码被多个线程执行,并且要对全局的变量进行非原子性操作 互斥锁…

进程池 """ python自带的进程池 """ from multiprocessing import Pool from time import sleep def apply(*args, **kwargs): print(args, kwargs) sleep(3) return 'ok' if __name__ == '__main__': pool = Pool(3) result = pool.apply_async(apply,…

import threadingimport time ###############################多线程################################----------函数无参数,子线程等待方式 循环joindef run(): time.sleep(2) print("正在执行" ,threading.current_thread())starttime=time.time()threads=[]for i in range(3): t=thr…