进程间通信(IPC InterProcess Communication)是值在不同进程间传播或交换信息. IPC通过有管道(无名管道 和 有名 / 命名管道).消息队列.共享存储 / 内容.信号量.套接字socket.streams,其中socket和streams支持不同主机上的两个进程间通信 1 管道Pipe的基本语法 管道Pipe是multiprocessing中的方法Pipe(),也即multiprocessing.Pipe() multiprocessing.Pipe([duplex

序.multiprocessing python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换.multiprocessing支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,提供了Process.Queue.Pipe.Lock等组件. 1.Process 创建进程的

import sys from subprocess import PIPE, Popen from threading import Thread try: from Queue import Queue, Empty except ImportError: from queue import Queue, Empty # python 3.x ON_POSIX = 'posix' in sys.builtin_module_names def enqueue_output(out, queu

find_all()简单说明: find_all() find_all() 方法搜索当前tag的所有tag子节点,并判断是否符合过滤器的条件 用法一: rs=soup.find_all('a') 将返回soup中所有的超链接内容 类似的还有rs.find_all('span').rs.find_all('title').rs.find_all('h1') 也可加入查找条件,eg: rs.find_all('img',{'class':'news-img'}) 将返回所有的class属性为news

一.turtle基本语法 1.导入turtle 模块import turtle 2.显示箭头turtle.showturtle() 3.写字符串turtle.write("因小米") 4.前进100 像素turtle.forward(100) 5.画笔颜色改为redturtle.color("red") 6.箭头左转90 度turtle.left(90) 7.箭头右转45 度turtle.right(45) 8.去坐标点(0,50)处turtle.goto(0,50

Python API简单使用 第一条命令 /usr/bin/salt默认使用的接口是LocalClient,该接口只能在salt master上使用 >>> import salt.client >>> local = salt.client.LocalClient() >>> local.cmd('*','cmd.run',['hostname']) {'slave': 'slave'} 逐条返回结果 >>> ret = local

1.random()模块的使用 import random x = random.random() y = random.random() print(x,y*10) #random.random()随机生成一个[0,1)之间的随机数 m = random.randint(0,10) print(m) #random.randint()随机生成一个[0:10]之间的整数 st1 = random.choice(list(range(10))) st2 = random.choice('adadf

有些任务,可能事先设置,时候做清理工作,如下面一段程序: f = open('tmp.txt') data = f.read() print(data) 是不是忘了什么?没错,很明显忘记关闭文件句柄.另外,对文件读取可能发生的异常在程序中没有做任何处理.下面使用 try except finally来处理, f = open('tmp.txt') try: data = f.read() print(data) except BaseException as msg: print(msg) fi

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 我们已经见过了使用subprocess包来创建子进程,但这个包有两个很大的局限性:1) 我们总是让subprocess运行外部的程序,而不是运行一个Python脚本内部编写的函数.2) 进程间只通过管道进行文本交流.以上限制了我们将subprocess包应用到更广泛的多进程任务.(这样的比较实际是不公平的,因为subprocessing本身就是设计成为一个shell,而不是一个多

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模块封装了常见的系统调用,其中就包括for

由于GIL的存在,python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程. multiprocessing包是Python中的多进程管理包.与threading.Thread类似,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程.该进程可以运行在Python程序内部编写的函数.该Process对象与Thread对象的用法相同,也有start(), run(), join()的方法.此外multiproc

我们能够使用subprocess包来创建子进程.但这个包有两个非常大的局限性: 1) 我们总是让subprocess执行外部的程序,而不是执行一个Python脚本内部编写的函数. 2) 进程间仅仅通过管道进行文本交流. 以上限制了我们将subprocess包应用到更广泛的多进程任务. 这种比較实际是不公平的,由于subprocessing本身就是设计成为一个shell,而不是一个多进程管理包. 一 threading和multiprocessing multiprocessing包是Python

1.队列(queue) 用法: import queue q = queue.Queue() #先进先出模式 q.put(1) #存放数据在q里 作用: 1)解耦    2)提高效率 class queue.Queue(maxsize=0)                        #先入先出class queue.LifoQueue(maxsize=0)                  #后进先出 class queue.PriorityQueue(maxsize=0)         

multiprocessing包是Python中的多进程管理包. 与threading.Thread类似,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程. 该进程可以运行在Python程序内部编写的函数. 该Process对象与Thread对象的用法相同,也有start(), run(), join()的方法. 此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样,通过参数传递给各个进程)

队列(queue) 队列只在多线程里有意义,是一种线程安全的数据结构. get与put方法 ''' 创建一个“队列”对象 import queue q = queue.Queue(maxsize = 10) queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果maxsize小于1就表示队列长度无限. 将一个值放入队列中: q.put() 调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目.put()有两个参数

线程中的Queue import time import threading import queue import random def putMessage(): for i in "Hello World!!!": q.put(i) time.sleep(random.random()) # print("size:%s"%q.qsize()) # 查看队列长度 # # print("full:%s"%q.full()) # 查看队列是否为

合在一起作的测试. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import multiprocessing import random import time class producer(multiprocessing.Process): def __init__(self, queue): multiprocessing.Process.__init__(self) self.queue = queue def run(self): for

multiprocessing 与 threading.Thread 类似 multiprocessing.Process 创建进程, 该进程可以运行用 python 编写的函数. multiprocessing.Process.start() multiprocessing.Process.run() multiprocessing.Process.join() Process.PID 保存有 PID, 如果进程还没有 start() , 则 PID 为 None. 注意 在 UNIX 平台上

process类介绍 multiprocessing 模块官方说明文档 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. python中的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(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了multiprocessing. multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数

multiprocessing.Pipe([duplex]) 返回2个连接对象(conn1, conn2),代表管道的两端,默认是双向通信.如果duplex=False,conn1只能用来接收消息,conn2只能用来发送消息.不同于os.open之处在于os.pipe()返回2个文件描述符(r, w),表示可读的和可写的 实例如下: #!/usr/bin/python #coding=utf-8 import os from multiprocessing import Process, Pip