from multiprocessing import Pool def fetch_data(idlist,test): pass p=Pool(4) result=[] for i in range(0,len(idlist)-2,2): result.append(p.apply_async(fetch_data,args=(idlist[i:i+2,test2))) # result.append(apply_async(fetch_data,args=(idlist[i+2:],tes

如何得到当前进程的进程名和执行路径.写了个程序分享一下. [sam@hzhsan test]$ more test_processname.cpp #include <limits.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <unistd.h> size_t get_executable_path( char* processdir,char* processname, size_t len) {

Linux 将进程放入后台执行,解决网络,ssh断开导致进程结束(nohup,  setsid,  &, disown) 1.nohup 命令 我们知道,当用户注销(logout)或者网络断开时,终端会收到 HUP(hangup)信号从而关闭其所有子进程.因此,我们的解决办法就有两种途径:要么让进程忽略 HUP 信号,要么让进程运行在新的会话里从而成为不属于此终端的子进程 nohup & 命令并不能从根本上解决ssh断开问题. [root@Searchsvc1 go-mysql-elast

pcntl_fork创建子进程成功的话,系统就有了2个进程,一个为父进程,一个为子进程,父进程和子进程都继续向下执行,子进程的id号为$pid(父进程会获取子进程的$pid也就是$pid不为0,而子进程会获取$pid为0)在系统运行到$pid = pcntl_fork();时,在这个地方进行分支,父子进程各自开始运行各自的程序代码(通过if else语句判断$pid我们就可以在指定位置写上不同的逻辑代码). 代码的运行结果是parent 和child,很奇怪吧,为什么一个if和else互斥的代码

<linux下进程的创建,执行,监控和终止> http://blog.csdn.net/miss_acha/article/details/43671047 http://blog.csdn.net/rosekin/article/details/15341835 linux下用脚本实现:监控一个进程,不存在则将其启动. http://www.jb51.net/article/38099.htm linux下监视进程 崩溃挂掉后自动重启的shell脚本 http://www.cnblogs.c

在使用CentOS时,个别程序的进程会一直增大,直到宕机.但是这种程序本身有没有更好的版本使用(比如ngrok免费就这样,付费的就没这个问题),所以想写一个脚本定时检测一下这个程序的情况,决定是否需要重启,该重启时重启,没有启动则让他启动. 注:脚本名中最好不要包含ngrokd, 因为脚本执行时自己也会成为一个进程,获取原始ngrokd的进程大小就不能简写为 ]]; then echo "restart begin" ngrok_restart=`ps -aux | grep &quo

 0.计划任务的命令: at 安排作业在某一时刻执行 batch 安排作业在系统负载不重时执行 crontab 安排周期性运行的作业 1.at命令用法: 安排命令或者多个命令在指定的时间运行一次 语法; at [-f filename] 时间 at -d or atrm   删除队列中的任务 at -l 或者 atq  查看队列中的任务 1.1 at指定时间的方式(前提是开启atd服务,所以需要查看系统是否开启atd服务) 绝对计时方法; midnight noon  teatime hh:mm

C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_45\bin\jstack.exe   1.任务管理器:进程选择PID   2.命令行执行        cd C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_45\bin         jstack.exe         jstack -l 964(启动-l可选,添加后输出内容更详细  964为javaw.exe的PID)            

我们常常会碰到这种问题.用 telnet/ssh 登录了远程的 Linux server,执行了一些耗时较长的任务, 结果却因为网络的不稳定导致任务中途失败.怎样让命令提交后不受本地关闭终端窗体/网络断开连接的干扰呢?以下举了一些样例, 您能够针对不同的场景选择不同的方式来处理这个问题. nohup/setsid/& 场景: 假设仅仅是暂时有一个命令须要长时间执行.什么方法能最简便的保证它在后台稳定执行呢? hangup 名称的来由 在 Unix 的早期版本号中,每一个终端都会通过 modem

在使用Jmeret工具过程中比如我使用借款功能,如果想多借几次就需要一次次执行脚本,如果我在脚本执行过程中登陆一次,可以重复执行借款这一个操作那么就方便多了 于是就用到(循环控制器)这个功能 1.我需要重复执行(确认提交借款)这一流程,所以我就右击该步骤,选择(循环控制器) 2.比如我想在执行整个过程中单独执行三次(确认提交借款),就在(循环控制器)循环次数改为“3” 3.如果执行时间太快导致接口响应不过来,我们就需要在该步骤前加个定时器,右击(循环控制器)选择(固定定时器) 4.然后自己根据实

http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/115777.htm SQL> select t.addr,t.START_DATE from v$transaction t; ADDR START_DAT ---------------- --------- 0000000136AED710 14-JUL-17 SQL> select t.PREV_SQL_ID from v$session t where taddr='0000000136AED710'; PR

Python 的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承.Python是纯粹的自由软件,源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议.关于python的哲学:python崇尚:"优雅"."明确"."简单",Python是用最简单最优雅最明确的方法来解决问题

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.线程 线程为程序中执行任务的最小单元,由Threading模块提供了相关操作,线程适合于IO操作密集的情况下使用 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time def show(arg): time.sleep(1) print 'thread'+str(arg) for i in range(10): t = threading.Thread(target=show, args=(i,))

python的multiprocessing有两种创建进程的方式,每种创建方式和进程资源的回收都不太相同,下面分别针对Process,Pool及系统自带的fork三种进程分析. 1.方式一:fork() 举例: import os pid = os.fork() # 创建一个子进程 os.wait() # 等待子进程结束释放资源 pid为0的代表子进程. 缺点:1.兼容性差,只能在类linux系统下使用,windows系统不可使用:2.扩展性差,当需要多条进程的时候,进程管理变得很复杂:3.会产

python中的进程池: 我们可以写出自己希望进程帮助我们完成的任务,然后把任务批量交给进程池 进程池帮助我们创建进程完成任务,不需要我们管理.进程池:利用multiprocessing 下的Pool能够创建进程池Pool(n) 传入一个n能够开一个能容纳n个进程任务的进程池. 如果不传入参数,或者传入负数 能开一个动态控制大小的进程池具体的使用方法如下:提醒大家要认真看注释 from multiprocessing import Pool import os,time,random #绑定给进

Pool类 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的时间.如果操作的对象数目不大时,还可以直接使用Process类动态的生成多个进程,十几个还好,但是如果上百个甚至更多,那手动去限制进程数量就显得特别的繁琐,此时进程池就派上用场了. Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,就会创建一个新的进程来执行请求.如果池满,请求就会告知先等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来执行这些请

进程池: 进程池的使用有四种方式:apply_async.apply.map_async.map.其中apply_async和map_async是异步的,也就是启动进程函数之后会继续执行后续的代码不用等待进程函数返回.apply_async和map_async方式提供了一写获取进程函数状态的函数:ready().successful().get(). PS:join()语句要放在close()语句后面.   实例代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import multi

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

进程池的同步,如下程序: from multiprocessing import Pool import time import os def func(n): print('start 进程 %s'%n, os.getpid()) time.sleep(1) print('end 进程 %s'%n, os.getpid()) if __name__ == "__main__": pool = Pool() # 如果进程池不加数字,默认值为往前CPU的数量一样 for i in ran

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