平常会经常用到多进程,可以用进程池pool来进行自动控制进程,下面介绍一下pool的简单使用. 需要主动是,在Windows上要想使用进程模块,就必须把有关进程的代码写if __name__ == ‘__main__’ :语句的下面,才能正常使用Windows下的进程模块.Unix/Linux下则不需要. Pool类 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

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

一.multiprocessing模块 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,multiprocessing模块像线程一样管理进程,这个是multiprocessing的核心,它与threading很相似,对多核CPU的利用率会比threading好的多 看一下Process类的构造方法: __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) 参数说明: group:

1 usePool.py #coding: utf-8 """ 学习进程池使用 multiprocessing.Pool 总结: 1. Pool 池用于处理 多进程,并不是多线程 2. 池有大小的概念 3. 并不是所有的子进程添加完了,才开始启动子进程. 当第一个进程添加到池中的时候,马上就启动了 使用: 1. 创建进程池对象 pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) 2. 往池中添加进程 主要:pool.apply_async(f

使用Ceph-deploy完成RGW服务部署后(最好是在部署RGW服务前建立如下这些pool),使用sudo ceph osd lspools 命令,会发现RGW自动以默认参数创建了N个rgw相关的pool. 然而这些pool的参数按默认是不符合要求. 因此需要重建这些pool. 步骤如下: 1. 删除Pool : sudo ceph osd pool delete .rgw.root .rgw.root --yes-i-really-really-mean-it sudo ceph osd p

INNODB维护了一个缓存数据和索引信息到内存的存储区叫做buffer pool,他会将最近访问的数据缓存到缓冲区.通过配置各个buffer pool的参数,我们可以显著提高MySQL的性能. INNODB的buffer pool是基于LRU算法来实现的,我们可以简单了解以下LRU算法: LRU: least recently used ,INNODB管理buffer poll是将buffer pool作为一个list管理,基于LRU算法的管理.当有新的页信息要读入到buffer pool里面的

还有一个参数是需要提及的:shared_pool_reserved_size.该参数指定了保留的共享池空间,用于满足将来的大的连续的共享池空间请求.当共享池出现过多碎片,请求大块空间会导致Oracle大范围的查找并释放共享池内存来满足请求,由此可能会带来较为严重的性能下降,设置合适的shared_pool_reserved_size参数,结合_shared_pool_reserved_min_alloc参数可以用来避免由此导致的性能下降. 这个参数理想值应该大到足以满足任何对RESERVED L

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

在上一篇关于Emysql pool (http://www.cnblogs.com/--00/p/4281938.html)的分析的最后提到 现在的emysql_conn_mgr gen_server 进程属于单点,也就是所有的pool 的管理调度都是由一个进程来完成. 如果在同一个Erlang node 中管理为数众多的pool,就会存在瓶颈. 对于热点进程而言,提高其process priority 是一个optimize 的方向,但是并不能彻底解决因单点带来的问题. 因此, 应该尝试将单个

数据库版本:percona-mysql 5.6.16 ​在很长一段时间,都会出现程序连接数据库,出现响应慢的情况,正常在几到几十毫秒之间,但是偶尔会出现上百毫秒的情况: 开始由于开发重新设置并调整过程序连接池,一直怀疑是连接池的问题,但是问题依旧: 因为使用的版本是percona-mysql 5.6.16 并且使用了数据库连接池.Thread Pool根据参数thread_pool_size被分为若干个group,每个group维护client 发起的 connections,当MySQL建立

进程池 方便创建,管理进程,单独进程的Process创建,需要手动开启,维护任务函数,以及释放回收 进程池不需要这么麻烦,进程提前创建好,未来在使用的时候,可以直接给与任务函数 某个进程池中的任务结束了,占用的进程会自己释放刚才工作的事情,以便接收下一个 P = Pool(num) #创建一个包含有num个空闲进程的池子 p.apply() 填充任务,任务如果结束,会自动释放掉当前占用的进程 创建大规模任务,Pool(100) 1,创建进程池:进程池中的进程是可以复用的 from mutlipr

转自:http://blog.csdn.net/huahuagongzi99999/article/details/13631579 如何配置Pool的参数 JedisPool的配置参数很大程度上依赖于实际应用需求.软硬件能力,JedisPool的配置参数大部分是由JedisPoolConfig的对应项来赋值的.   maxActive:控制一个pool可分配多少个jedis实例,通过pool.getResource()来获取:如果赋值为-1,则表示不限制:如果pool已经分配了maxActiv

# Pool进程池类 from multiprocessing import Pool import os import time import random def run(index): print("子进程%s启动----进程ID:%s"%(index, os.getpid())) t1 = time.time() time.sleep(random.random()*5) t2 = time.time() print("子进程%s结束----进程ID:%s--耗时:%

https://my.oschina.net/hanhanztj/blog/515410 0.引入 本文介绍如何配置cache pool tiering. cache pool的作用是提供可扩展的cache,用来缓存ceph的热点数据或者直接用来作为高速pool.如何建立一个cache pool:首先利用ssd盘做一个虚拟的bucket tree, 然后创建一个cache pool,设置其crush映射rule和相关配置,最后关联需要用到的pool到cache pool. 1.建立ssd buc

一.多进程池 from multiprocessing import Pool import time pool = Pool(processes=3) result=[];lr=range(t);ans=['']*t for ti in range(t): result.append(pool.apply_async(solve, (n,a,b))) ## pool.close() while lr: for i in lr: if result[i].ready(): ans[i]="%s&

调用数据库存储过程及其他感兴趣的高级 Python 编程功能. 2010 年 3 月发布 对于涉及数据库的软件开发来说,有两种主流开发方法:一种是在应用程序中(对于三层体系结构,也可以是在中间件中)实现所有业务逻辑,另一种是在数据库内部实现所有业务逻辑.本教程不讨论这两种解决方案的优缺点:不过,使用 Oracle 数据库方法还是会为面向数据库的应用程序带来某些好处. 用 PL/SQL 嵌入所有业务逻辑可大大减少应用程序与数据库之间的往返次数,从而此使处理都在服务器端进行.PL/SQL 与 SQL

  2.线程篇¶ 在线预览:https://github.lesschina.com/python/base/concurrency/3.并发编程-线程篇.html 示例代码:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Thread 终于说道线程了,心酸啊,进程还有点东西下次接着聊,这周4天外出,所以注定发文少了+_+ 用过Java或者Net的重点都在线程这块,Python的重点其实在上篇,但线程自有其独到

本文链接地址 http://quqiuzhu.com/2016/python-multiprocessing/ Python 解释器有一个全局解释器锁(PIL),导致每个 Python 进程中最多同时运行一个线程,因此 Python 多线程程序并不能改善程序性能,不能发挥多核系统的优势,可以通过这篇文章了解. 但是多进程程序不受此影响, Python 2.6 引入了 multiprocessing 来解决这个问题.这里介绍 multiprocessing 模块下的进程,进程同步,进程间通信和进程

如何在Pool中使用Queue,Stack Overflow的回答,戳这里 其实吧官方文档看一遍应该就大部分都懂了. 需要注意的是:在使用多进程的时候,我们的进程函数的传入参数必须是pickle-able的,也就是参数必须可以被pickle保存下来,multiprocessing.Queue对象不能传递给pool.apply_*()等函数,需要使用multiprocessing.Manager().Queue()产生的对象 贴一下代码 # -*- coding: UTF-8 -*- from m

1.CPU运行原理 我们都知道CPU的根本任务就是执行指令,对计算机来说最终都是一串由“0”和“1”组成的序列.CPU从逻辑上可以划分成3个模块,分别是控制单元.运算单元和存储单元,这三部分由CPU内部总线连接起来: 控制单元:控制单元是整个CPU的指挥控制中心,由指令寄存器IR(Instruction Register).指令译码器ID(Instruction Decoder)和操作控制器OC(Operation Controller)等,对协调整个电脑有序工作极为重要.它根据用户预先编好的程