进程池Pool当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经
之前文章中介绍了python中multiprocessing模块中自带的进程池Pool，并对进程池中的数据结构和各个线程之间的合作关系进行了简单分析，这节来看下客户端如何对向进程池分配任务，并获取结果的。我们知道，当进程池中任务队列非空时，才会触发worker进程去工作，那么如何向进程池中的任务队列中添加任务呢，进程池类有两组关键方法来创建任务，分别是apply/apply_async和map/m
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2024-08-12 14:20:46
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遍历:将文件,字符串,列表,元组,字典等里面的数据一一列举出来字符串遍历:num="hello,world" #创建字符串并赋值
for i in num: #对于字符串的for循环遍历,变量I表示该字符串中任意一个元素,i只为一个变量,可以随意起名
print (i) #输出的是该字符串的每个字符,输出一个字符换一行
或者使
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2023-06-01 10:27:26
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for 循环提供了python中最强大的循环结构（for循环是一种迭代循环机制，而while循环是条件循环，迭代即重复相同的逻辑操作，每次操作都是基于上一次的结果进行的）for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串。for循环的语法格式如下：for iterating_var in sequence:
statements(s)for循环
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2023-08-15 17:09:46
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遍历是众多编程语言中必备的一种操作，比如 Python 语言通过 for 循环来遍历列表结构。那么 Pandas 是如何遍历 Series 和 DataFrame 结构呢？我们应该明确，它们的数据结构类型不同的，遍历的方法必然会存在差异。对于 Series 而言，您可以把它当做一维数组进行遍历操作；而像 DataFrame 这种二维数据表结构，则类似于遍历 Python 字典。在 Pandas 中
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2023-06-04 19:23:13
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目录1. While循环简介1.1 使用while循环1.2 让用户选择何时退出1.3 使用标志1.4 使用break退出循环1.5 在循环中使用continue1.6 避免无限循环2. 使用while循环来处理列表和字典2.1 在列表之间移动元素2.2 删除包含特定值的所有列表元素2.3 使用用户输入来填充字典1. While循环简介 &
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2024-06-17 11:04:32
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在游戏中，可能需要将每个界面元素平移相同的距离；对于包含数字的列表，可能需要对每个元素执行相同的统计运算；在网站中，可能需要显示文章列表中的每个标题。经常需要遍历列表的所有元素，对每个元素执行相同的操作。需要对列表中的每个元素都执行相同的操作时，可使用Python中的for循环。遍历整个列表假设有一个魔术师名单，需要将其中每个魔术师的名字都打印出来。为此，可以分别获取名单中的每个名字，但这种做法会
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2023-05-31 21:18:25
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文章目录课程：列表目标一. 列表的应用场景二. 列表的格式三. 列表的常用操作3.1 查找3.1.1 下标3.1.2 函数3.1.3 判断是否存在3.2 增加3.3 删除3.4 修改3.5 复制四. 列表的循环遍历4.1 while4.2 for五. 列表嵌套六. 综合应用 -- 随机分配办公室七. 列表总结元组目标一. 元组的应用场景二. 定义元组三. 元组的常见操作四. 总结 课程：列表目标
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2024-08-08 17:49:32
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1. 进程池进程池，只开指定数目的进程数（一般是CPU内核数+1）这样调度多个任务时，执行效率要比同时开多个进程执行效率要高很多（因为当同时开多个进程时，开进程是很占用资源的，时间都浪费在开进程上面了）进程池方法-----p.map()from multiprocessing import Pool
import time
import random
def func(i):
time.s
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2023-08-10 16:15:48
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1.进程池from multiprocessing import Pool
def func(n):
for i in range(10):
print(n+1)
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(3) #启动有三个进程的进程池。
#第一个参数进程要访问的代码，第二个参数必须是一个可迭代参数，规定了要执行的任
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2023-06-25 15:30:28
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一、可重复利用的线程1.队列计数器线程只能使用一次，只能执行一次任务，使用完成之后就丢失了，每次来一个任务我们就创建一个新的线程去执行这个任务，会有大的开销，资源和时间的浪费。这种情况下我们可以定义两个函数（两个任务），交给一个线程去完成。而多任务需要有存放空间，存放的空间可以是列表，字典，集合（去重），元组，队列。（1）使用队列进行重复利用其中的队列是先进先出的，并且 get 获取完元素后会删除
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2023-12-07 07:25:33
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在前面的博客我也写了什么是池子， 池子就是里面的东西给你准备好了，你直接用就行了，相当于缓存。进程池也是创建进程的， 和前面 Process 类，Process 子类差别很大，进程池 可以一次创建多个进程，并且可以执行多个任务Process 类，Process 子类 ，需要实例化 才能达到，并不能真正意义上的多任务请看示例代码：解释在注释里，自己理解下，不懂请评论谢谢from multiproce
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2023-10-07 17:21:40
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1、apply 和 apply_async 一次执行一个任务，但 apply_async 可以异步执行，因而也可以实现并发。2、map 和 map_async 与 apply 和 apply_async 的区别是可以并发执行任务。3、starmap 和 starmap_async 与 map 和 map_async 的区别是，starmap 和 starmap_async 可以传入多个参数。4、i
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2023-08-06 15:29:35
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简介参考文档： https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter4/01_Introduction.html为实现程序并发执行和资源共享，提高程序效率，需要进行多线程以及多进程开发。在具体介绍之前，需要了解GIL.GIL是实现python解释器(CPython)时引入的一个概
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2024-02-25 05:03:07
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一、关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了Thread
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2024-02-04 11:11:54
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在进行大数据量的数据回测时，往往是针对不同的参数，对相同的数据进行循环计算，这时我们可以使用多进程来实现高速回测。
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2023-06-02 21:58:12
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进程池： 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。 &nbs
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2024-02-15 10:18:29
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可以使用与创建和使用线程池相同的方式创建和使用进程池。进程池可以定义为预先实例化和空闲进程的组，它们随时可以进行工作。当我们需要执行大量任务时，创建进程池优先于为每个任务实例化新进程。Python模块 - Concurrent.futuresPython标准库有一个名为 concurrent.futures 的模块。该模块是在Python 3.2中添加的，用于为开发人员提供启动异步任务的高级接口。
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2023-09-12 19:25:01
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进程的定义进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行
原创
2021-11-30 14:04:39
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前言
进程和线程，有很多地方非常类似，包括使用的方法也很多相同的，
所以我决定放到一起对比学习，
这一篇，专门对比：
进程池
线程池进程池为什么会有进程池?1，因为每次开启一个进程，都需要创建一个内存空间，这是耗时的2，进程过多，操作调度也会耗时，所以会有非常大的性能问题，所以我们不会让进程太大，我们会设计一个进程池，进程池的使用1，Python中先创建一个进程的池子，2，这个进程池能存放多少个进
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2023-11-09 22:41:25
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