一.问题描述 现在有一段代码,需要扫描一个网段内的ip地址,是否可以ping通. 执行起来效率太慢,需要使用协程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os import time import signal import subprocess import gevent import gevent.pool from gevent import monkey;monkey.patch_all() def custom_pri

我使用多进程的一般方式,都是multiprocessing模块中的Pool.map()方法.下面写一个简单的示例和解析.至于此种方法使用多进程的效率问题,还希望大佬予以指正. 示例: """ 探索pool.map多进程执行方式的实质 """ from multiprocessing import Pool from time import sleep from datetime import datetime class forMap: def

from functools import partial from multiprocessing import Pool as ThreadPool pageurls=[] if maxpage: for page in range(2, maxpage + 1): pageurl = url + '&page=%s#mSearch' % page pageurls.append(pageurl) with ThreadPool() as pool: results = pool.map(p

multiprocessing是python的多进程库,multiprocessing.dummy则是多线程的版本,使用都一样. 其中都有pool池的概念,进程池/线程池有共同的方法,其中方法对比如下 : There are four choices to mapping jobs to process. Here are the differences: Multi-args Concurrence Blocking Ordered-results map no yes yes yes app

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

import os import PIL from multiprocessing import Pool from PIL import Image SIZE = (75,75) SAVE_DIRECTORY = 'thumbs' def get_image_paths(folder): return (os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if 'jpeg' in f) def create_thumbnail(filenam

# requests+xpath+map爬取百度贴吧 # 目标内容:跟帖用户名,跟帖内容,跟帖时间 # 分解: # requests获取网页 # xpath提取内容 # map实现多线程爬虫 import requests from requests.exceptions import RequestException from lxml import etree import json from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool d

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

####################总结######################## 管道:是进程间通信的第二种方式,但是不推荐使用,因为管道会导致数据不安全的情况出现 事件:当我运行主进程的时候 需要子执行某个进程后 需要的返回值时 可以使用 信号量:互斥锁同时只允许一个线程更改数据,而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 . 内部维护了一个计数器,acquire-1,release+1,为0的时候,其他的进程都要在acquire之前等待 进程池:  进程的创建和销

1. 背景 由于需要写python程序, 定时.大量发送htttp请求,并对结果进行处理. 参考其他代码有进程池,记录一下. 2. 多进程 vs 多线程 c++程序中,单个模块通常是单进程,会启动几十.上百个线程,充分发挥机器性能.(目前c++11有了std::thread编程多线程很方便,可以参考我之前的博客) shell脚本中,都是多进程后台执行.({ ...} &, 可以参考我之前的博客,实现shell并发处理任务) python脚本有多线程和多进程.由于python全局解锁锁的GIL的存

为什么会有进程池的概念? 当我们开启50个进程让他们都将100这个数减1次减到50,你会发现特别慢! 效率问题,原因: 1,开辟内存空间.因为每开启一个进程,都会开启一个属于这个进程池的内存空间,因为进程与进程之间数据是完全隔离的. 2,并且这些独立的内存空间会有许多寄存器,堆栈,文件等,他们存着这个进程里面的变量和数据等.所以生成这些东西都会耗时. 3,生成这么多进程,都需要系统调度,这个也会耗时.不仅这样,还会涉及到进程使用cpu的时候,当a进程使用一段时间cpu,b进程要去使用cpu,za

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

from multiprocessing import Process,Pool def f1(n): for   i   in range(10): n = n+1 if  __name__ == "__main__": pool = Pool(4)#指定进程池里有多少个进程用,不传则是CPU的核心数 pool.map(f1,tange(10))#必须传入可迭代的参数,pool.map()会自动创建和提交任务  自带 start() 和 join()   以异步的方式提交任务

目录: multiprocessing模块 Pool类 apply apply_async map close terminate join 进程实例 multiprocessing模块 如果你打算编写多进程的服务程序,Unix/Linux无疑是正确的选择.由于Windows没有fork调用,难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序?由于Python是跨平台的,自然也应该提供一个跨平台的多进程支持.multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块.multiproce

.a 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求.

我们在使用Python时,会经常需要使用多进程/多线程的情况,以便提高程序的运行效率,尤其是跟网络进行交互,如使用爬虫时.下面我们将简单看下Python的进程池的创建,map().apply_async().apply()的使用. Pool 可以创建一个进程池,里面是一些工作者进程(Workers),向其提交任务. 创建 class multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[,

1 进程池Pool基本概述 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时间,如果操作的对象数目不大时,还可以直接适用Process类动态生成多个进程,几十个尚可,若上百个甚至更多时,手动限制进程数量就显得特别繁琐,此时进程池就显得尤为重要. 进程池Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用,当有新的请求提交至Pool中时,若进程池尚未满,就会创建一个新的进程来执行请求:若进程池中的进程数已经达到规定的最大数量,则该请求就会等待,直到进程

这中方式用的比较多,毕竟要控制并发数量,不可能不限制并发数 #_*_coding:utf-8_*_ from multiprocessing import Pool import time def f(x): #制造一个进程超时的效果 if x == 4: time.sleep(4) else: time.sleep(1) return x*x if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=4) res_list = [] #执行方法,res=

众所周知,Python的并行处理能力很不理想.我认为如果不考虑线程和GIL的标准参数(它们大多是合法的),其原因不是因为技术不到位,而是我们的使用方法不恰当.大多数关于Python线程和多进程的教材虽然都很出色,但是内容繁琐冗长.它们的确在开篇铺陈了许多有用信息,但往往都不会涉及真正能提高日常工作的部分. 经典例子 DDG上以“Python threading tutorial (Python线程教程)”为关键字的热门搜索结果表明:几乎每篇文章中给出的例子都是相同的类+队列. 事实上,它们就是以