import os,time,random from multiprocessing import Pool def task(name): print('正在运行的任务:%s,PID:(%s)'%(name,os.getpid())) start=time.time() time.sleep(random.random()*10) end=time.time() print('任务:%s,用时:%0.2f 秒'%(name,(end-start))) if __name__=='__main_

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[,

from multiprocessing import Pool,Process def f1(n): print(n) return n*n if __name__ == "__main__": p = Pool(4) for  i  in range(10): res = p.apply(f1,args = (i,))#以同步的方式去提交任务 结果是一个一个出来的 print(res)#res可以直接拿结果  结果是return的返回值

为什么会这样呢? 因为进程的切换是操作系统来控制的,抢占式的切换模式. 我们首先运行的是主进程,cpu运行很快啊,这短短的几行代码,完全没有给操作系统进程切换的机会,主进程就运行完毕了,整个程序结束.子进程完全没有机会切换到程序就已经结束了. apply是阻塞式的. 首先主进程开始运行,碰到子进程,操作系统切换到子进程,等待子进程运行结束后,在切换到另外一个子进程,直到所有子进程运行完毕.然后在切换到主进程,运行剩余的部分. apply_async是异步非阻塞式的. 首先主进程开始运行,碰到子进

# -*- coding: utf-8 -*- import time from multiprocessing import Pool def run(fn): #fn: 函数参数是数据列表的一个元素 time.sleep(1) print(fn*fn) if __name__ == "__main__": testFL = [1,2,3,4,5,6] print ('順序:') #顺序执行(也就是串行执行,单进程) s = time.time() for fn in testFL:

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

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fa432b40101kwpi.html 作者:龙峰 摘自:http://hi.baidu.com/xjtukanif/blog/item/faaa06d31df7d1d8572c84fe.html python自2.6开始提供了多进程模块multiprocessing,这里主要是介绍multiprocessing下的Pool的几个函数 一 apply(func[, args[, kwds]])   apply用于传递不定

python中multiprocessing.pool函数介绍_正在拉磨_新浪博客     python中multiprocessing.pool函数介绍    (2010-06-10 03:46:51)    转载▼    标签:    it    python    pool        分类: Python    摘自:http://hi.baidu.com/xjtukanif/blog/item/faaa06d31df7d1d8572c84fe.html     python自2.6开

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

简介: python中的多进程主要使用到 multiprocessing 这个库.低版本python这个库在使用 multiprocessing.Manager().Queue时会出问题,建议大家升级到高版本python. 一.多进程使用 1.linux下可使用 fork 函数 #!/bin/env python import os print 'Process (%s) start...' % os.getpid() pid = os.fork() if pid==0: print 'I am

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

问题起因最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果.没错!类似bagging ensemble!只是我没有抽样.文本不大,大概3000行,topic个数为8,于是我写了一个串行的程序,一个topic算完之后再算另一个topic.可是我在每个topic中用了GridSearchCV来调参,又要选特征又要调整regressor的参数,导致参数组合一共有1782种.我真是

''' 进程池,启动一个进程就要克隆一份数据,假设父进程1G,那么启动进程开销很大 避免启动太多造成系统瘫痪,就有进程池,即同一时间允许的进程数量 ps:线程没有池,因为线程启动开销小,线程有类似信号量来控制 ''' ''' windows上必须加语句: if __name__ == '__main__': freeze_support() ''' from multiprocessing import Pool,freeze_support import time import os def

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

线程与进程 什么是线程 线程是进程一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位,线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源,但是它可与同属一个线程的其他的线程所拥有的全部资源.每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态.指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存. 线程可以被抢占(中

什么是操作系统       可能很多人都会说,我们平时装的windows7 windows10都是操作系统,没错,他们都是操作系统.还有没有其他的? 想想我们使用的手机,Google公司的Android系统,Apple公司笔记本上的的MacOSX.IPhone的IOS,他们都是操作系统. 那么我们想想,操作系统都可以做什么? 我们买来电脑的后第一件事情就是安装操作系统,有的电脑则在我们买来的时候已经安装好了操作系统,比如说品牌机(Dell.HP.lenovo). 我们可以在操作系统上通过安装程序

#首先,什么场合下用进程,什么场合下用线程: . 计算密集型的用进程. . IO密集型的用进程. xSocket语法及相关 Socket Families(地址簇) socket.AF_UNIX unix本机进程间通信  socket.AF_INET IPV4 socket.AF_INET6  IPV6 上面的这些内容代表地址簇,创建socket必须指定,默认为IPV4 Socket Types socket.SOCK_STREAM  #for tcp socket.SOCK_DGRAM   #

进程和线程 既然看到这一章,那么你肯定知道现在的系统都是支持“多任务”的操作,比如: Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等. 多任务:简单地说就是同时运行多个任务.譬如:你可以一边看小电影,一边用word写感受,在一边录制,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行.还有很多任务在后台运行,只是桌面上没有显示而已. 现在,多核CPU已经很普遍了,但是,即使在过去单核的时代,也是可以执行多任务的.由于CPU执行代码都是顺序执行的,那么单核CPU是怎么执行多任务的呢?答案就是:操作

虚拟机环境: 设置网络 .修改网络地址 .设置网卡为nat模式 .确保物理机启动dhcp.net服务 .编辑文件:vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 .ONBOOT=yes .设置IP: static: IPADDR= NETMASK= GATEWAY= .重启网络:service network restart .检查:ping 网关 .ping baidu.com .设置DNS服务 vi /etc/resolv.conf nameser