一、队列
IPC(Inter-Process Communication)进程之间通信
队列先进先出
Queue()实例化是可以传一个参数代表队列上限，如果不传或传负数都表示队列没有限制。
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2023-08-01 17:01:26
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最近接触一个项目，要在多个虚拟机中运行任务，参考别人之前项目的代码，采用了多进程来处理，于是上网查了查python中的多进程一、先说说Queue(队列对象)Queue是python中的标准库，可以直接import 引用，之前学习的时候有听过著名的“先吃先拉”与“后吃先吐”，其实就是这里说的队列，队列的构造的时候可以定义它的容量，别吃撑了，吃多了，就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限
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2024-06-28 10:31:14
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1、如何创建一个进程池Pool类描述了一个工作进程池，他有几种不同的方法让任务卸载工作进程。进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。我们可以用Pool类创建一个进程池， 展开提交的任务给进程池。 例：#apply (非阻塞，异步方式)
from multiprocessing impor
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2023-06-25 14:51:29
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在Python中执行数据处理任务时，可能执行非常缓慢，这时可以将一个进程任务拆分为多个子进程，利用CPU的多个核心并发执行多个进程的方式来加速程序的执行。python中用于处理多进程相关的包为multiprocessing，通过Process、Queue、Pipe、Lock等类实现子进程、通信和共享数据、进程同步等功能。1、进程的创建和执行有两种创建子进程的方式，第一种是直接通过Process()
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2023-06-01 00:14:32
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multiprocessing包是Python中的多进程管理包,可以利用multiprocessing.Process对象来创建进程,Process对象拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。 multprocessing模块的核心就是使管理进程像管理线程一样方便，每个进程有自己独立的GIL，所以不存在进程间争抢GIL的
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2023-08-20 20:42:13
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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
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2019-05-30 20:03:00
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参考链接: 莫烦多进程学习网站 参考链接: multiprocessing — 基于进程的并行 参考链接: class multiprocessing.Queue([maxsize]) 参考链接: multiprocessing.Pipe([duplex])test02_1.py# 第3集
import multiprocessing as mp
import multiprocessing
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2024-03-07 14:50:40
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我们知道进程之间的数据是互不影响的，但有时我们需要在进程之间通信，那怎么办呢？认识Queue可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理： put:from multiprocessing import Queue
# 创建一个实例，指定最大容量为3，若不指定则无限大(直到内存的尽头
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2023-09-01 17:24:59
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进程池Pool (1).当创建的任务不多时，可以利用multiprocessing中的Process动态生产多个进程， 但如果有上百或上千目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocess模块提供的Pool方法。(2). 在进程池中，可以指定一个最大进程数，如果有新的请求提交到进程池中，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程
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2023-07-06 01:02:31
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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
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2023-08-17 16:38:27
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文章目录一、进程间通信-Queue(队列)1.1 Queue的使用1.2 Queue方法1.3 Queue实例1.3.1 示例11.3.2 示例2 一、进程间通信-Queue(队列)只能用于同一个程序的多个进程，而且是同一个电脑。队列：先进先出。Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。1.1 Queue的使用可以使用multiprocessing模块的Queue
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2023-07-27 20:23:02
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前言与多线程不同，多进程之间不会共享全局变量，所以多进程通信需要借助“外力”。在Python中，这些常用的外力有Queue，Pipe，Value/Array和Manager。Queue这里的Queue不是queue模块中的Queue——它在多进程中无法起到通信作用，我们需要multiprocessing模块下的。同时，由于Python的完美封装，它的实现原理可以说是对程序员完全透明，使用者把它当作
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2024-08-23 21:44:20
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一、互斥锁 进程之间数据隔离，但是共享一套文件系统，因而可以通过文件来实现进程直接的通信，但问题是必须自己加锁处理。 注意：加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，牺牲了速度而保证了数据安全。 1.上厕所的小例子：你上厕所的时候肯定得锁门吧，有人来了看见门锁着，就会在外面等着，等你吧门开开出来的时候，下一个人才去上厕所。 二、模拟
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2023-10-13 21:41:08
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# 在 Python 中实现多进程 API Lock 的教程
在处理多进程的应用时，确保数据一致性和防止资源竞争是非常重要的。API Lock 是一种常用技术，它可以确保在多个进程同时访问共享资源时，只有一个进程可以获得锁，其他进程需要等待。这篇文章将带你一步步实现 Python 中的多进程 API Lock。
## 事务流程
下面是实现多进程 API Lock 的步骤：
| 步骤 | 描
# Python multiprocessing 多进程lock实现指南
## 前言
在进行多进程编程时，为了避免多个进程同时对共享资源进行修改而导致的数据不一致问题，我们需要使用锁（Lock）来实现进程间的同步。本文将介绍如何在Python中使用multiprocessing模块来实现多进程之间的锁机制。
## 问题描述
假设我们有一个共享资源data，多个进程需要同时对其进行读写操作。
原创
2024-01-14 07:52:36
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GIL 与 Python 线程的纠葛GIL 是什么？它对 python 程序会产生怎样的影响？我们先来看一个问题。运行下面这段 python 代码，CPU 占用率是多少？ # 请勿在工作中模仿，危险:)
def dead_loop():
while True:
pass
dead_loop() 答案是什么呢，占用 100％ CPU？那是单核！还得是没有超线程的古董 C
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2024-06-21 09:22:50
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前言：Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。本博文主要讲解：进程间通信的Queue。 文章目录一、Queue的使用二、Queue的实例三、进程池中的Queue 一、Queue的使用我们可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：from mult
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2023-08-30 14:22:14
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1.GIL：全局解释锁，导致线程不能利用多核优势提高效率，只能用单个cpu运行。注：cpu只进行计算，如果多线程不涉及计算，则多线程可以提高效率；如果多线程中存在计算，由于GIL(全局解释锁)的存在，反而会降低效率。一个cpu只能同时运行一个进程。注：cpu只进行计算，如果多线程不涉2.多进程实现方式：函数式和继承式（1）函数式实现多进程 import multiprocessing,
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2023-10-19 09:30:30
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Python 多进程报错问题windows环境下代码如下import multiprocessing
import os
import time
def show_info(name, age):
print(name, age)
# 以元组方式传参
sub_process = multiprocessing.Process(target=show_info, args=("李
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2023-06-27 23:06:59
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进程概念 一个运行起来的程序，就拥有了系统给分配的资源（例如内存、CPU、网卡、声卡等），所以说它是操作系统分配资源的基本单位，它给程序的运行(线程)提供了资源和环境对进程应用场景 Io密集型操作(cpu操作指令比较多、如科学计算、位数多的浮点运算) 特点： 进程是不共享资源的 进程切换需要的资源很大，效率很低 进程是并行 进程通讯 如Queue、Pipe、Manager、Event 这里只讲Q
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2024-02-22 22:54:05
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