最近的部门RPA项目中,小爬为了提升爬虫性能,使用了Python中的多进程(multiprocessing)技术,里面需要用到进程锁Lock,用到进程池Pool,同时利用map方法一次构造多个process.Multiprocessing的使用确实能显著提升爬虫速度,不过程序交由用户使用时,缺乏一个好的GUI窗口来显示爬虫进度.之前的文章中使用了Chrome浏览器来渲染js脚本生成了进度条.但是鉴于Chrome在运行时十分吃内存资源,用Chrome只是生成一个进度条难免有些“大材小用”,所以,小

在多线程multiprocessing模块中,有两个类,Queue(队列)和Process(进程): 在Queue.py中也有一个Queue类,这两个Queue的区别? from multiprocessing import Queue,Process引入multiprocessing模块中的队列和进程类 队列Queue: Queue是python中的标准库,可以直接import引用在队列中:Queue.Queue(maxsize)创建队列对象,如果不提供maxsize,则队列数无限制. # _

from multiprocessing import Queue Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列.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.另外,还需要运行支持线程以便队列中的数据传输到底层管道中. Queue的实例q具有以下方法: q.get( [ block [ ,timeout ] ] ) 返回q中的一个项目.如果q为空,此方法将阻塞,直到队列中有项目可用为止.block用于控制阻塞行为,默认为True. 如果设

当涉及到操作系统的时候,免不了要使用os模块,有时还要用到sys模块. 设计到并行程序,一般开单独的进程,而不是线程,原因是python解释器的全局解释器锁GIL(global interpreter lock),本文最后会讲到.使用进程可以实现完全并行,无GIL的限制,可充分利用多cpu多核的环境. os/sys模块 1.os模块 os.system() 函数可以启动一个进程,执行完之后返回状态码. os.fork() 复制一个进程,如果是子进程返回0,如果是父进程返回子进程的pid,使用这个

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--

1 消息队列 1.1 基本语法 消息队列:multiprocessing.Queue,Queue是对进程安全的队列,可以使用Queue实现对进程之间的数据传输:还有一个重要作用是作为缓存使用. Queue(maxsize = 0) method of multiprocessing, returns a queue obiect Queue(maxzize = 0)创建一个队列对象,maxsize 表示队列中最多存放消息的数量. 返回一个队列对象 1.1 队列对象操作方法: 1.1.1 put方

pipe管道,2个进程通信,允许单项或者双向,multiprocessing.Pipe(duplex=False)为单项,默认双向 示例: from multiprocessing import Process,Pipe import os def proc1(pipe): pipe.send('hello') print('proc1 rec:',pipe.recv()) def proc2(pipe): print('proc2 rec:',pipe.recv()) pipe.send('h

前面的两篇文章分别介绍了List和Stack,下面让我们一起来学习Queue 数据结构之List | 让我们一块来学习数据结构 数据结构之Stack | 让我们一块来学习数据结构 队列的概况 队列是一种列表,不同的是队列只能在队尾插入元素,在队首删除元素.队列用于存储按顺序排列的数据,先进先出,这点和栈不一样,在栈中,最后入栈的元素反而被优先处理.可以将队列想象成在银行前排队的人群,排在最前面的人第一个办理业务,新来的人只能在后面排队,直到轮到他们为止. 队列是一种先进先出(First-In-F

这段时间沉迷MultiProcessing模块不能自拔,没办法,python的基础不太熟,因此就是在不断地遇到问题解决问题.之前学习asyncio模块学的一知半解,后来想起MultiProcessing模块更是一知半解,趁着暑假无聊就研究了一下,不得不说,这加深了自己对Python基础的掌握与理解...于是就有了这一系列<python标准库之MultiProcessing库的研究 (1)><python MultiProcessing标准库使用Queue通信的注意要点><py

单线程.多线程之间.进程之间.协程之间很多时候需要协同完成工作,这个时候它们需要进行通讯.或者说为了解耦,普遍采用Queue,生产消费模式. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(六) 同步deque和多线程

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专

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

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

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

Queue在Python中可以算作是一种容器,但是他和list,set,dict不一样. 1. Queue不是Python内置类型.它在Queue模块中定义. 2. 它不是iterator容器,他不能使用for... in...语法进行遍历.(没有next方法),只能使用put,get进行存取包含的值. 3.它是线程安全的.可以在多线程环境下安全使用.(进程安全级别的Queue,需要使用multiprocessing.Queue.两者方法都是一致的) 好了上代码: from Queue impo

创建10个进程,分别计算0到1000各个区间的和,主进程汇总 __author__ = 'Administrator' # -*- coding:utf-8 -*- ''' @author:qiushui ''' import os import threading import multiprocessing import Queue def calculator(q, calContext): sumCal = 0; for i in range(calContext[0], calCont

mutilprocess简介 像线程一样管理进程,这个是mutilprocess的核心,他与threading很是相像,对多核CPU的利用率会比threading好的多. import multiprocessing def worker(num): """thread worker function""" print 'Worker:', num return if __name__ == '__main__': jobs = [] for i

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

 推荐教程 官方文档 multiprocess各个模块较详细介绍 廖雪峰教程--推荐 Pool中apply, apply_async的区别联系 (推荐)python多进程的理解 multiprocessing Process join run multiprocessing.Manager.Queuue vs multiprocessing.Queuue 队列 说明 multiprocessing.Queuue 只应通过继承在进程之间共享 Queue 对象 multiprocessing.Ma

multiprocessing multiprocessing模块是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. multiprocessing模块提供了一个Pool类,可以提供指定数量的进程供用户调用. Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue.Pipes等多种方式来交换数据. 一.Process类 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象. 实例: f