一. 进程 1. 多进程multiprocessing multiprocessing包是Python中的多进程管理包,是一个跨平台版本的多进程模块.与threading.Thread类似,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程.该进程可以运行在Python程序内部编写的函数.该Process对象与Thread对象的用法类似. 创建一个Process实例,可用start()方法启动. join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步.

管道:是python多进程中一种交换数据的方式 from multiprocessing import Process,current_process,Queue,Pipe import time import pickle def func_left(q,left): for a in range(5000): b = q.get()#从队列中获取数据 print('向右管道发送数据',b) msg = pickle.dumps(b)#给右管道发送数据 数据是序列化之后的数据 # left.s

从hdfs里获取希望的数据: import subprocess for day in range(22, 23): for h in range(17, 24): filename = "metadata-2018-10-%02d-%02d.txt" % (day, h) cmd = "hdfs dfs -text /flume/metadata/2018/10/%02d/%02d/*.snappy" % (day, h) print(cmd) #cmd = &q

MySQL 基础环境准备 readme.txt 作者:Alnk(李成果) 版本:v1.0 安装mysql数据库 略 创建student库 # mysql> create database student charset=utf8mb4; 导入 student.sql 文件到数据库 # mysql> use student; # mysql> source /root/student.sql 数据库表 # mysql> use student; # mysql> show ta

goroutine 在go语言中,每一个并发的执行单元叫做一个goroutine 这里说到并发,所以先解释一下并发和并行的概念: 并发:逻辑上具备同时处理多个任务的能力 并行:物理上在同一时刻执行多个并发任务 当一个程序启动时,其主函数即在一个单独的goroutine中运行,一般这个goroutine是主goroutine 如果想要创建新的goroutine,只需要再执行普通函数或者方法的的前面加上关键字go 通过下面一个例子演示并发的效果,主goroutine会计算第45个斐波那契函数,在计算

goroutine 在go语言中,每一个并发的执行单元叫做一个goroutine 这里说到并发,所以先解释一下并发和并行的概念: 并发:逻辑上具备同时处理多个任务的能力 并行:物理上在同一时刻执行多个并发任务 当一个程序启动时,其主函数即在一个单独的goroutine中运行,一般这个goroutine是主goroutine 如果想要创建新的goroutine,只需要再执行普通函数或者方法的的前面加上关键字go 通过下面一个例子演示并发的效果,主goroutine会计算第45个斐波那契函数,在计算

import sys from subprocess import PIPE, Popen from threading import Thread try: from Queue import Queue, Empty except ImportError: from queue import Queue, Empty # python 3.x ON_POSIX = 'posix' in sys.builtin_module_names def enqueue_output(out, queu

这里我们用Windows下的shell来举例: from subprocess import * #因为是举例,就全部导入了 为了方便你理解,我们用一个很简单的一段代码来说明: 可以看见我们利用Popen实例化了一个p,创建了子程序cmd.exe,然后我们给他的的Stdin(标准输入流)Stdout(标准输出流); 同时使用了subprocess.PIPE 作为参数,这个是一个特殊值,用于表明这些通道要开放.(在Python3.5,加入了run()方法来进行更好的操作) 然后我们继续 这些信息是

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

现在有个实时抓包处理的程序,大概的流程是 使用tshark抓包->实时上传,如果写log的话是可以的,但是log文件切割需要定时执行. 由于log中有些内容需要实时处理,延迟时间会导致数据误差,所以想到用类似unix管道的方式,实时处理掉标准输出的内容处理,类似生产消费者模式. 场景解说 简单的流程就是 程序输出内容到stdout--> python pipe--> python 处理程序读取管道内的输出内容,然后后续处理 正常情况下可以用生产者消费者模式或者队列来搞定,但是呢这里最开始

Python第十一天    异常处理  glob模块和shlex模块    打开外部程序和subprocess模块  subprocess类  Pipe管道  operator模块   sorted函数    os模块   hashlib模块  platform模块  csv模块 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

反垃圾rd那边有一个hql,在执行过程中出现错误退出,报java.io.IOException: Broken pipe异常,hql中使用到了python脚本,hql和python脚本最近没有人改过,在10.1号时还执行正常,可是在10.4号之后执行就老是出现同样的错误,并且错误出如今stage-2的reduce阶段,gateway上面的错误提演示样例如以下: 2014-10-10 15:05:32,724 Stage-2 map = 100%, reduce = 100% Ended Job

在Python中,调用:subprocess.Popen(cmd, stdout = PIPE, stderr = PIPE, shell= true)的时候,如果调用的shell命令本身在执行之后会突然出现很多输出,则这个时候可能会导致hang在那里,表现就是卡死了,程序也不往下走,也不会报错... 原因就是: PIPE本身可容纳的量比较小,所以程序会卡死,所以一大堆内容输出过来的时候,会导致PIPE不足够处理这些内容,因此需要将输出内容定位到其他地方,例如临时文件等,所以.需要将subpro

* test11.py import time print "1" time.sleep(2) print "1" time.sleep(2) print "1" time.sleep(2) print "1" * test.py import subprocess p = subprocess.Popen("python test11.py", shell=True, stdout=subprocess.

被该问题困扰的人还是挺多的,所以又对这个问题进行了一些更深入的分析,希望可以解决读者的问题新版本:Python 的 Broken Pipe 错误问题分析 遇到一个很奇怪的问题, web.py代码里面报错IOError: [Errno 32] Broken pipe 启动命令: nohup python xxx.py > xxx.log & ssh登录到机器上, 启动, 不会出现远程ssh执行启动脚本, 就会出现IOError问题 查看进程pid, ll /proc/<pid>/f

#coding=utf-8import multiprocessing as mp def write_file(content,lock):    lock.acquire()    with open(r"d:\\0409.txt",'a') as fp:        fp.write(content+'\n')    lock.release() def proc_1(pipe,lock):    pipe.send('Hello!')    info=pipe.recv() 

一:进程间数据交换方法 不同进程间内存是不共享的,要想实现两个进程间的数据交换,可以用以下方法: Queue,Pipe ,managers 1)Queue,使用方法跟threading里的queue差不多 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shisanjun' from multiprocessing import Process,Queue import threading import queue # def run(q): # q.put([42,N

进程间通信(IPC InterProcess Communication)是值在不同进程间传播或交换信息. IPC通过有管道(无名管道 和 有名 / 命名管道).消息队列.共享存储 / 内容.信号量.套接字socket.streams,其中socket和streams支持不同主机上的两个进程间通信 1 管道Pipe的基本语法 管道Pipe是multiprocessing中的方法Pipe(),也即multiprocessing.Pipe() multiprocessing.Pipe([duplex

Hive中有一表,列分隔符为冒号(:),有一列utime是Timestamp格式,需要转成Weekday存到新表. 利用Python写一个Pipeline的Transform,weekday.py的代码也很简单: import sys import datetime for line in sys.stdin:  line=line.strip()  uid,mid,rating,utime=line.split(':')  weekday=datetime.datetime.fromtimes

多进程通信 queue和pipe的区别: pipe用来在两个进程间通信.queue用来在多个进程间实现通信. 此两种方法为所有系统多进程通信的基本方法,几乎所有的语言都支持此两种方法. 1)Queue & JoinableQueue queue用来在进程间传递消息,任何可以pickle-able的对象都可以在加入到queue. multiprocessing.JoinableQueue 是 Queue的子类,增加了task_done()和join()方法.   task_done()用来告诉qu

进程与进程之间是相互独立的,互不干扰.如果多进程之间需要对同一资源操作,就需要进程间共享变量,上一篇文章介绍了进程间共享数据的三大类Value.Array.Manager,这三种类的主要区别在于管理的数据类型不同.解决了进程间共享数据的问题,又有新的问题产生,那就是当多进程同时对一个共享资源进行写操作时,容易造成数据混乱.如何解决这一问题呢?这就需要进程间相互协同. 进程间相互协同的方式有如下几种: Lock:加锁,accquire()申请锁,release()释放锁 Queue:队列 Sema