多进程multiprocessing模块

multiprocessing是python的多进程管理包,和threading.Thread类似。直接从侧面用subprocesses替换线程使用GIL的方式,由于这一点,multiprocessing模块可以让程序员在给定的机器上充分的利用CPU。

在multiprocessing中,通过创建Process对象生成进程,然后调用它的start()方法

1 from multiprocessing import Process
2
3 def f(name):
4     print(‘hello‘, name)
5
6 if __name__ == ‘__main__‘:
7     p = Process(target=f, args=(‘bob‘,))
8     p.start()
9     p.join()

和线程的方法都差不多

时间: 2024-08-06 12:18:12

多进程multiprocessing模块的相关文章

python 3 编程之多进程 multiprocessing模块

一 .multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了multiprocessing. multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似. multiprocessing模块的功能众多:支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,提供了

python多进程multiprocessing模块中Queue的妙用

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

python 多进程multiprocessing 模块

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,)

使用multiprocessing模块创建多进程

1 # 使用multiprocessing模块创建多进程 2 # multiprcessing模块提供了一个Process类来描述一个进程对象. 3 # 创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,即可完成一个process实例的创建 4 # 用start()方法启动进程 5 # 用join()方法实现进程间的同步. 6 import os 7 from multiprocessing import Process 8 # os模块中的getpid()方法获取当前进程的id 9 # get

multiprocessing模块的多进程与进程池

multiprocessing模块的Process方法 可以利用Proces方法在一个主进程中创建几个子进程 from multiprocessing import Process import time def f1(name): time.sleep(2) print('Hell %s' % name) def f2(age): time.sleep(2) print('Hell %s' % age) if __name__ == "__main__": p = Process(t

Day28:Event对象、队列、multiprocessing模块

一.Event对象 线程的一个关键特性是每个线程都是独立运行且状态不可预测.如果程序中的其他线程需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步的操作,这时线程同步问题就 会变得非常棘手.为了解决这些问题,我们需要使用threading库中的Event对象. 对象包含一个可由线程设置的信号标志,它允许线程等待某些事件的发生.在初始情况下,Event对象中的信号标志被设置为假.如果有线程等待一个Event对象,而这个Event对象的标志为假,那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真.一个线程如果将一个E

Python:线程、进程与协程(5)——multiprocessing模块(2)

上篇博文介绍了Python的multiprocessing模块创建进程Process 类,进程间通信,进程间的同步三个部分,下面接着介绍学习进程共享. (1)内存共享 在多进程情况下,由于每个进程有自己独立的内存空间,怎样能实现内存共享呢?multiprocessing模块提供了Value, Array,这两个是函数,详细定义在sharedctypes.py里,有兴趣的可以去看看(等了解了ctypes模块后回头再分享下我的理解,今天就先放放)   Value Value的初始化非常简单,直接类似

Python:线程、进程与协程(4)——multiprocessing模块(1)

multiprocessing模块是Python提供的用于多进程开发的包,multiprocessing包提供本地和远程两种并发,通过使用子进程而非线程有效地回避了全局解释器锁. (一)创建进程Process 类 创建进程的类,其源码在multiprocessing包的process.py里,有兴趣的可以对照着源码边理解边学习.它的用法同threading.Thread差不多,从它的类定义上就可以看的出来,如下: class Process(object):     '''     Proces

Python--线程队列(queue)、multiprocessing模块(进程对列Queue、管道(pipe)、进程池)、协程

队列(queue) 队列只在多线程里有意义,是一种线程安全的数据结构. get与put方法 ''' 创建一个"队列"对象 import queue q = queue.Queue(maxsize = 10) queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果maxsize小于1就表示队列长度无限. 将一个值放入队列中: q.put() 调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目.put()