可以直接通过 模块名.变量名=xx 的方式修改模块中的全局变量,测试代码如下 模块:test_model.py x = 111 def inc_x(): global x x = x + 1 测试脚本:test.py import test_model print('test_model.x =', test_model.x) test_model.x = 10 print('test_model.x =', test_model.x) test_model.inc_x() print('tes

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

day31 http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5745958.html 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.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. 多进程 from multiprocessing import

multiprocessing 常用方法: cpu_count():统计cpu核数 multiprocessing.cpu_count() active_children() 获取所有子进程 multiprocessing.active_children() preces() 创建一个进程对象 multiprocessing.Preces(target=function_name, args=()) target: 函数名 args: 函数需要的参数,以tuple形式传入,一个参数时需(1,)

作用:Python多进程处理模块,解决threading模块不能使用多个CPU内核,避免Python GIL(全局解释器)带来的计算瓶颈. 1.开启多进程的简单示例,处理函数无带参数 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import multiprocessing def worker(): print('工作中') if __name__ == '__main__': for i in range(5): p = multiprocess

举一个很简单的例子,如果你发现一个包或者模块,明明是有的,但是会发生这样的错误: >>> from algorithm import *Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>ImportError: No module named algorithm 那么就应该是环境变量出问题了 okay,来看怎么搞 >>>>>

Python第八天  模块   包   全局变量和内置变量__name__    Python path 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天  安装  shell  文件 Python第二天  变量  运算符与表达式  input()与raw_input()区别  字符编码  python转义符  字符串格式化 Python第三天 序列  5种数据类型  数值  字符串  列表  元组  字典 Python第四天   流程控制   if else条件判断   for循环 w

python 3 paramiko模块 paramiko是一个用于做远程控制的模块,使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作,值得一说的是,fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实. 在python3中安装 pip3 install paramiko pycrypto,由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto,所以先下载安装pycrypto #在python2中 pip3 install pycrypto pip3 install paramik

test_module2.py: # -*- coding: utf-8 -*-"""测试 模块变量的作用域 总结:1 其他模块的变量,在当前模块的任何地方,包括函数都可以通过 模块.变量 访问,包括读写2 本模块的变量, 在函数中访问时,第一次出现是读操作,直接使用 第一次出现是写操作,必须gloabl 声明 否则变成局部变量3 在本模块头部引用外部模块变量,所有函数都能访问. 如果只在本模块的某个函数中导入外部模块变量 只在该函数中访问, 在本模块.本模块其他函数中都无法

转自: http://tchuairen.blog.51cto.com/3848118/1720965 博文作者参考的博文:  博文1  博文2 我们先来了解什么是进程? 程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系统为它分配资源才能运行,而这种执行的程序就称之为进程.程序和进程的区别就在于:程序是指令的集合,它是进程运行的静态描述文本:进程是程序的一次执行活动,属于动态概念. 在多道编程中,我们允许多个程序同时加载到内存中,在操作系统的调度下,可以实现并发地执行.这是这样的设计,大大提高了C

1.1 multiprocessing multiprocessing是多进程模块,多进程提供了任务并发性,能充分利用多核处理器.避免了GIL(全局解释锁)对资源的影响. 有以下常用类: 类 描述 Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) 派生一个进程对象,然后调用start()方法启动 Pool(processes=None, initializer=None, initargs=()) 返回一个进程池对象,

进程(process)和线程(thread)是非常抽象的概念.多线程与多进程编程对于代码的并发执行,提升代码运行效率和缩短运行时间至关重要.下面介绍一下python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程. 重要知识点 - 什么是进程(process)和线程(thread) 进程是操作系统分配资源的最小单元, 线程是操作系统调度的最小单元. 一个应用程序至少包括1个进程,而1个进程包括1个或多个线程,线程的尺度更小. 每个进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而一个

介绍如何使用python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程. Python的多进程编程与multiprocess模块 python的多进程编程主要依靠multiprocess模块.我们先对比两段代码,看看多进程编程的优势.我们模拟了一个非常耗时的任务,计算8的20次方,为了使这个任务显得更耗时,我们还让它sleep 2秒.第一段代码是单进程计算(代码如下所示),我们按顺序执行代码,重复计算2次,并打印出总共耗时. import timeimport os d

一.操作系统中相关进程的知识   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

python之OS模块详解 ^_^,步入第二个模块世界----->OS 常见函数列表 os.sep:取代操作系统特定的路径分隔符 os.name:指示你正在使用的工作平台.比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是'posix'. os.getcwd:得到当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径. os.getenv()和os.putenv:分别用来读取和设置环境变量 os.listdir():返回指定目录下的所有文件和目录名 os.remove(fil

一 安装,导入模块 安装: pip3 install 模块名称 导入: import module from module.xx.xx import xx from module.xx.xx import xx as rename from module.xx.xx import * 二 random random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.randint 用于生成一个指定范围内的整数 random.r

今天在看<Beginning Linux Programming>中的进程相关部分,讲到Linux几个进程相关的系统函数: system , exec , fork ,wait . Python的 os 模块实现了对应的函数封装了这些系统调用: os.system , os.exec , os.fork , os.wait,本文和大家分享的就是这部分内容,希望通过本文的分享对大家学习python http://www.maiziedu.com/course/python/有所帮助. 1. os

python基础——第三方模块 在Python中,安装第三方模块,是通过包管理工具pip完成的.  如果你正在使用Mac或Linux,安装pip本身这个步骤就可以跳过了.  如果你正在使用Windows,请确保安装python时勾选了pip和Add python.exe to Path.  在命令提示符窗口下尝试运行pip,如果Windows提示未找到命令,可以重新运行安装程序添加pip.  注意:Mac或Linux上有可能并存Python 3.x和Python 2.x,因此对应的pip命令是p

上网查了下资料和自己实验了下,有几个方法: 1.如果导入的模块和主程序在同个目录下,直接import就行了 2.如果导入的模块是在主程序所在目录的子目录下,可以在子目录中增加一个空白的__init__.py文件,该文件使得python解释器将子目录整个也当成一个模块,然后直接通过“import 子目录.模块”导入即可. 3.如果导入的模块是在主程序所在目录的父目录下,则要通过修改path来解决,有两种方法: (1)通过”import sys,sys.path.append('父目录的路径')“来

1.导入模块 任何Python程序都可以作为模块导入,只要Python解释器能找到我们定义的模块所在位置即可,一般来讲,在一个模块被导入时,Python解释器会按照下面的步骤进行搜索: 在当前所在目录下搜索这个模块 在环境变量 PYTHONPATH 中指定的路径列表中依次搜索 在Python安装路径中去搜索 根据Python的搜索路径的方式,想让Python解释器找到自定义的模块可以使用下面的三种方式(不包含模块在当前目录的方式): 1.1 将模块放置在默认的目录 Python解释器会在默认目录

Python多进程方面涉及的模块主要包括: subprocess:可以在当前程序中执行其他程序或命令: mmap:提供一种基于内存的进程间通信机制: multiprocessing:提供支持多处理器技术的多进程编程接口,并且接口的设计最大程度地保持了和threading模块的一致,便于理解和使用. 本文主要介绍 subprocess 模块及其提供的 Popen 类,以及如何使用该构造器在一个进程中创建新的子进程.此外,还会简要介绍 subprocess 模块提供的其他方法与属性,这些功能上虽然没