平常写的程序,无论是单线程还是多线程,大多只有一个进程,而且只能在一个核心里工作.所以很多应用程序即使正在满载运行,在任务管理器中CPU使用量还是只有50%(双核CPU)或25%(四核CPU) 如果能让一个程序自己建立出多个进程,并且让它们并行运行,那么就可以在不同cpu核心上同时运行,进而实现并行计算啦. Python的并行计算就是这么做的. 之前的理解错了......还是要学习一个 1.多线程与多进程 之前OS课学过..... in general,线程是比进程低一级的调度单位.一个进程可以

教你用一行Python代码实现并行 本文教你通过一行Python实现并行化. Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉.撇开技术上的问题,例如线程的实现和GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题.常见的经典Python多线程.多进程教程多显得偏"重".而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容. 传统的例子 简单搜索下"Python多线程教程",不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子: #Example.py ''' Standard Prod

这里主要想记录下今天碰到的一个小知识点:Python中的并行编程速率如何? 我想把AutoTool做一个并行化改造,主要目的当然是想提高多任务的执行速度.第一反应就是想到用多线程执行不同模块任务,但是在我收集Python多线程编程资料的时候发现一个非常奇怪的信息,那就是Python的多线程并不是真正的多线程,因为有一个GIL的存在(可以参考这篇文章讲解<Python最难的问题>)导致Python实际上默认(CPython解释器)只能是单线程执行. 这里我写了一个例子可以看看: #!/usr/b

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32

Python获取CPU.内存使用率以及网络使用状态代码_python_脚本之家 http://www.jb51.net/article/134714.htm

python指定cpu使用率,与内存占用率 """ runing.py -c 2 -t 0.01 -m 1000 -c cpu核数,不加-c参数为最大核数 -t cpu运算频率时间,间隔,越小占用越高 -m 内存占用,1000MB """ import sys import time from time import clock import argparse from multiprocessing import Process from mu

点这里 在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为“GIL”)指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带来性能的显著提升,只要你能顾及到一些事情.如果你还没看过的话,我建议你看看Eqbal Quran的文章<

原文:https://medium.com/building-things-on-the-internet/40e9b2b36148 译文:https://segmentfault.com/a/1190000000414339 #from multiprocessing import Pool from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import requests urls = [ 'http://www.python.org',

下载安装Anaconda 首先下载Anaconda,可以从清华大学的镜像网站进行下载. 安装Anaconda,注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉. 安装完成之后,在安装目录下cmd,输入: conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境: 下面只是一部分截图: 查看版本信息: conda --version Anaconda 安装成功. 接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,A

基本概念 / Basic Concept  快速跳转 进程 / Process 线程 / Thread 协程 / Coroutine 全局解释器锁 / Global Interpreter Lock 守护线程 / Daemon Thread 信号量 / Semaphore 有界信号量 / BoundedSemaphore 同步原语 / Synchronization Primitive 锁 / Lock 互斥锁和可重入锁 / Mutex Lock and Reentrant Lock 死锁 /

linux里一切皆为文件,在linux/unix的根文件夹下,有个/proc文件夹,这个/proc 是一种内核和内核模块用来向进程(process)发送信息的机制(所以叫做"/proc"),这个伪文件系统同意与内核内部数据结构交互.获取有关进程的实用信息.在执行中(on the fly)改变设置(通过改变内核參数).与其它文件系统不同./proc 存在于内存而不是硬盘中.proc 文件系统提供的信息例如以下: •进程信息:系统中的不论什么一个进程,在 proc 的子文件夹中都有一个同名

#!/usr/bin/python #coding:utf-8 #导入psutil模块 import psutil import yagmail def mail(subject,contents): #形参为邮件的标题和内容 yag = yagmail.SMTP(user='zhangweihappy8@163.com', password='xxx', host='smtp.163.com') #passwd为授权的密码不是登陆密码 #发送邮件 yag.send(to='zui_city_z

遇到运算量大的程序,学习了下python并行运算的方法,在自己的程序上进行了修改,看看是否可以增加效率.原始代码是: import gt_apps as my_apps f=file('sample.txt','r') for i in range(1,114): print i line=f.readline() source=line.rstrip() print source.split(' ') name = source.split(' ')[0] ra = source.split(

一.安装篇 1.本文操作系统为CentOS7 依赖包(安装时可能还存在其他依赖包,结合报错进行安装) [root@Corre home]# yum install make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvmgit 2.安装Pyenv [root@Corre home]# git clone https://github.com/pyenv/p

摘要 一到放假就杂事很多,这次的作业比较复杂,做了一个周,进度又拖了.不过结果还不错. 正文 粘包 在上一节中,如果连续发送过多数据,就可能发生粘包.粘包就是两次发送的数据粘在一起被接收,损坏了数据的完整性.解决方法有两种. 方案一: 在发送多个数据之间添加接收确认.这样在完成一次发送以后只有接收到另一端的确认以后才会开始新的发送,避免了粘包的发生. 方案二: 首先将发送数据的大小发送给另一端,另一端根据数据的大小接收.一次接收一次发送的数据量,这样也就避免了数据的粘包.例子. #方案1 #se

多线程的建立与使用 目录 生成线程的三种方法 单线程与多线程对比 守护线程的设置 1 生成线程的三种方法 三种方式分别为: 创建一个Thread实例,传给它一个函数 创建一个Thread实例,传给它一个可调用的类实例 派生Thread的子类,并创建子类的实例 # There are three ways to create a thread # The first is create a thread instance, and pass a function # The second one

锁与信号量 目录 添加线程锁 锁的本质 互斥锁与可重入锁 死锁的产生 锁的上下文管理 信号量与有界信号量 1 添加线程锁 由于多线程对资源的抢占顺序不同,可能会产生冲突,通过添加线程锁来对共有资源进行控制. import atexit from random import randrange from threading import Thread, Lock, current_thread # or currentThread from time import ctime, sleep # U

多线程的控制方式 目录 唤醒单个线程等待 唤醒多个线程等待 条件函数等待 事件触发标志 函数延迟启动 设置线程障碍 1 唤醒单个线程等待 Condition类相当于一把高级的锁,可以进行一些复杂的线程同步控制.一般Condition内部都有一把内置的锁对象(默认为RLock),对于Condition的使用主要有以下步骤: 建立两个线程对象,及Condition对象; 线程1首先获取Condition的锁权限,acquire(); 线程1执行需要完成的任务后,调用等待wait(),此时,线程1会阻

使用队列进行任务控制 1 FIFO与LIFO队列 FIFO(First In First Out)与LIFO(Last In First Out)分别是两种队列形式,在FIFO中,满足先入先出的队列方式,而LIFO则是后入先出的队列形式,利用这两种方式可以实现不同的队列功能. from random import randint from time import sleep, ctime from queue import Queue, LifoQueue from threading impo

subprocess 模块 0 模块描述 / Module Description From subprocess module: """Subprocesses with accessible I/O streams This module allows you to spawn processes, connect to their input/output/error pipes, and obtain their return codes. For a complet