使用 Python 来写后台任务时，时常需要使用输出日志来记录程序运行的状态，并在发生错误时将错误的详细信息保存下来，以别调试和分析。Python 的 logging 模块就是这种情况下的好帮手。logging 模块可以指定日志的级别，DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL，例如可以在开发和调试时，把 DEBUG 以上级别的日志都输出，而在生产环境下，只输出 INF
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2024-07-29 17:54:54
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结论：python多进程间用Queue通信时，如果子进程操作Queue满了或者内容比较大的情况下，该子进程会阻塞等待取走Queue内容(如果Queue数据量比较少，不会等待)，如果调用join，主进程将处于等待，等待子进程结束，造成死锁 解决方式：在调用join前，及时把Queue的数据取出，而且Q
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2020-09-08 11:55:00
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消费者和生产者模式框架目的实现生产者和消费者这种并行分布式的框架，来分布式的服务实时进行处理。即实时生产者端产生数据，数据产生在消费者端实时处理，并行计算，没有for循环那种前后关系，实现并行multiprocessing模块提供了一个Process类，可以用来创建和管理进程Python多线程的不足生产者-消费者模型一般采用多线程的方式实现，然而在python中，由于GIT全局锁的存在，多个线程还
原创
2023-05-24 10:53:02
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import multiprocessing import time # 具体的处理函数，负责处理单个任务 def func(m
原创
2022-08-23 16:35:57
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''' 如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程： ''' def test_task(name): print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() p
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2016-06-29 15:33:00
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Python 提供了非常好用的多进程包 multiprocessing，借助这一个包，可以轻松地从单进程到多进程的转换。只需要定义一个函数，Python 会完成其他所有的事情。multiprocessing 支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process，Queue，Pipe，Lock 组件。
一、进程 python中提供多进程包：multiprocessing，支持子进程，通信，共享内存，执行不同形式的同步，提供了Process、Pipi、Lock等组件多进程和多线程 多进程和多线程区别： 多线程使用的是CPU的一个核，适合IO密集型 多进程使用的是CPU的多个核，适合运算密集型1）multiproces
原创
2017-11-30 11:36:19
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进程：process 线程：thread Python多进程和多线程哪个快由于GIL的存在，很多人认为Python多进程编程更快，针对多核CPU，理论上来说也是采用多进程更能有效利用资源。但这不是说明多线程就没意义了，还是得根据实际场景来看。 对CPU密集型代码（比如循环计算），多进程效率更高。对I
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2023-03-26 05:26:15
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作者：费弗里 一、简介进程是计算机系统中资源分配的最小单位，也是操作系统可以控制的最小单位，在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销，而在Python中实现多进程有多种方式，本文就将针对其中较为易用的几种方式进行介绍。二、利用multiprocessing实现多进程multiprocessing是Python自带的
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2023-06-25 15:49:16
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multiprocessing是Python的标准模块，它既可以用来编写多进程，也可以用来编写多线程。如果是多线程的话，用multiprocessing.dummy即可，用法与multiprocessing基本相同，这里主要介绍多进程的用法（一）Multiprocessing介绍为什么要使用python多进程？全局解释器锁(GIL)，他会将进程中的线程序列化，也就是多核cpu实际上并不能达到并行提
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2023-07-20 17:01:22
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背景： multiprocessing库用于进行python的多进程编程。一般来说，编程语言要进行并发编程，多线程会比多进程优先考虑，因为多线程比多进程更省资源。但是由于python底层的GIL的存在，导致了多线程编程时，实际上每个时刻只有一个线程在运行，也即只有一个核被利用起来，并没有起到并行的效果(此说法针对的是cpu密集型的代码，如果是I/O密集型的，多线程还是会有效果的)。于是为了真正利用
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2023-06-25 14:48:29
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一、进程 python中提供多进程包：multiprocessing，支持子进程，通信，共享内存，执行不同形式的同步，提供了Process、Pipi、Lock等组件 多进程和多线程区别： 多线程使用的是CPU的一个核，适合IO密集型 多进程使用的是CPU的多个核，适合运算密集型1）multip
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2023-11-05 12:56:47
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python中的multiprocessing是一个多进程管理包，主要作用也就是提供多进程，而不是多线程，在其中用的比较多估计也就是Process和Pipe两个类，如下代码所示：#!/usr/bin/env python
from multiprocessing import Process,Pipe
def fun(pipe,x):
pipe.send('hello,'+x)
re
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2023-06-25 19:08:17
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由于全局解释器锁的存在，python中的多线程使用有许多的局限性，因此部分场合使用多进程会优于多线程，比如在cpu计算密集型的环境下。 python中使用multiprocessing模块实现多进程。python多进程中引入了多线程中没有的Queue、Pool等模块，方便我们更好的使用多进程。 我们常说对于I/O密集型使用多线程，对于CPU密集型使用多进程，但其实I/O密集型的场景下也可以使用多进
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2023-07-28 15:14:55
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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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简介Python多进程主要集中在multiprocessing模块中实现相关功能。如进程的创建(Process)Pool的使用(Pool)多个进程之间的数据交换(Queue, Pipes)多个进程之间数据共享(Value, Array, Manager)多个进程之间的同步操作(Lock)…实现样例在Windows系统实现多进程样例时，if __name__ == "__main__":是必要的，确
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2023-07-24 19:47:41
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应用背景在对对个文件夹进行里的数据进行处理时，正常py脚本是串行的，走完一个继续走下一个进行循环。当文件数据过多时就会耗费很多时间。解决方案想着使用多进程去做处理，对每一个文件夹分别去做处理，走并行操作。一下代码就是对train下面的文件夹进行处理，有多少个文件夹就会开启多少个进程，分别对文件夹去做处理。这个是比较简单的多进程，并没有对所有数据进行均分，只是对当前的文件夹进行多进程操作。（ps：比
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2023-05-31 00:33:00
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众所周知，Python中不存在真正的多线程，Python中的多线程是一个并发过程。如果想要并行的执行程序，充分的利用cpu资源(cpu核心)，还是需要使用多进程解决的。其中multiprocessing模块应该是Python中最常用的多进程模块了。创建进程基本上multiprocessing这个模块和threading这个模块用法是相同的，也是可以通过函数和类创建进程。""" 案例1：函数式创建进
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2023-11-21 18:32:23
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1、简介multiprocessing是python的多进程管理包，和threading.Thread类似。2、如何简单使用from multiprocessing import Process
def func(name):
print('hello', name)
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,arg
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2023-06-25 14:46:48
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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。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Proce
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2023-08-15 18:16:42
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