# 使用进程池的进程爬取网页内容,使用回调函数处理数据,用到了正则表达式和re模块 import re from urllib.request import urlopen from multiprocessing import Pool def get_page(url,pattern): response=urlopen(url).read().decode('utf-8') return pattern,response # 返回正则表达式编译结果 网页内容 def parse_page(…

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…

###############   进程池    ############## """ 进程池的概念 为什么会有进程池? 1,因为每次开启一个进程,都需要创建一个内存空间,这是耗时的 2,进程过多,操作调度也会耗时, 所以会有非常大的性能问题, 所以我们不会让进程太大,我们会设计一个进程池, 进程池: 1,Python中先创建一个进程的池子, 2,这个进程池能存放多少个进程,比如有5个进程, 3,先把这些进程创建好, 4,比如有50个任务他们到进程池里面去找进程,找到的就执行…

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助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,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr pycharm #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了, 管道后面的findst…

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助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,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. ? 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了…

一.数据共享 尽量避免共享数据的方式 可以借助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,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 |就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了, 管道后面的findstr pycharm就接收了) 管道和队列 Manager,Process,Lock work(dic,mutex): mutex.ac…

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助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,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了,…

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助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,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了,…

import os from multiprocessing import Pool,Process def f1(n): print('进程池里面的进程id',os.getpid()) print('>>>>',n) return n*n def call_back_func(asdf): print('>>>>>>>>>>>>>',os.getpid()) print('回调函数中的结果:',asdf…

如下代码: from multiprocessing import Pool def func1(n): print('in func1') return n*n def func2(nn): print('in func2') print(nn) if __name__ == "__main__": pool = Pool(5) pool.apply_async(func1, args=(10,)) pool.close() pool.join() 结果是 in func1 这是通过…