最近在做日志分析，可恨的log动辄上G，如果线程处理往往是比较慢的，但是Python2.x中多线程其实不能好好利用到多处理器进行并发执行。所以就打算多进程分块来读入文件。# -*- coding: GBK -*-
import urlparse
import datetime
import os
from mu
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2023-07-10 22:27:12
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一、需求分析有一批key已经写入到3个txt文件中，每一个txt文件有30万行记录。现在需要读取这些txt文件，判断key是否在数据仓库中。(redis或者mysql)为空的记录，需要写入到日志文件中！ 任务分工1. 使用多进程技术，每一个进程读取一个txt文件2. 使用协程技术，批量读取txt文件记录。比如一次性读取 2000条记录 注意：打开文件操作，最好在一个进程中，重复
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2023-06-25 14:56:10
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由于cPython的gill，多线程未必是CPU密集型程序的好的选择。多线程可以完全独立的进程环境中运行程序，可以充分利用多处理器。但是进程本身的隔离带来的数据不共享也是一种问题，线程比进程轻量级。 1、Multiprocessingimport multiprocessing
import datetime
def calc(i):
sum = 0
for _
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2023-08-25 18:25:16
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# 实现Python多进程读文件挂起教程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入必要的库)
B --> C(定义读取文件的函数)
C --> D(创建多进程)
D --> E(挂起进程)
E --> F(结束)
```
## 2. 类图
```mermaid
classDiagram
原创
2024-02-23 07:25:46
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# Python多进程读文件卡死实现方法
## 1. 简介
在Python中，多进程是一种利用多核心优势并行执行任务的方法。然而，并行执行时如果有多个进程同时读写同一个文件，就可能会发生文件卡死的情况。本文将介绍如何实现Python多进程读文件卡死，并给出解决方案。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建多个子进程]
原创
2023-12-12 05:53:01
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数据分片：可以将数据分片处理的任务适合用多进程代码处理，核心思路是将data分片，对每一片数据处理返回结果(可能是无序的)，然后合并。应用场景：多进程爬虫，类mapreduce任务。缺点是子进程会拷贝父进程所有状态，内存浪费严重。import math
from multiprocessing import Pool
def run(data, index, size): # da
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2023-07-01 19:22:03
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Python 多线程队列在读取大数据时的应用22 Oct 2016Reading time ~1 minute多线程小试今天在使用python写caffe数据读取层，发现在数据读入网络时速度有些慢，之前由于内存不足引入了生成器，发现了生成器这么个利器，如今在读取数据时，想要提升数据读取速度，有以下三种方式:改写C程序增加预取阶段增加多线程第一点不予考虑，毕竟改写不如优化来的快。针对下面两点，可以使
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2023-11-17 21:17:51
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进程间通信（InterProcess Communication，IPC）主要通信方式：管道 1、匿名管道（pipe） 2、有名管道（FIFO）消息队列共享内存信号量信号套接字（Socket）管道匿名管道前一章提到了一个shell命令：ps -ef | grep demo， 这里的 | 其实就是一个管道，shell创建了两个进程来分别执行 ps -ef 和 grep demo，并将前一个的输出，作
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2023-07-11 15:06:49
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大家在学习一门计算机语言，不可避免的要考虑到运行效率问题，例如爬取多个网页时，是否可以利用计算机多核，实现程序并发运行，再比如内存数据交换、文件的读写、或者网络通信，总会出现阻塞IO，是否可以通过增加进程，将阻塞状态变成非阻塞状态。此时，多任务编程重要性就显现出来了，多任务编程就是充分利用计算机资源，同时运行多个任务，提高程序整体的运行效率，实现手段就是大家熟知的多进程和多线程操作，也就是所谓的并
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2024-03-01 10:06:22
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一、数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式2.进程间的数据是独立的，可以借助队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的。虽然进程间数据独立，但可以用过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此。 命令就是一个程序，按回车就会执行（这个只是在windows情况下）
tasklist 查看进程
tasklist | findstr pycharm
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2023-09-04 16:31:20
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目录：一 什么是进程二 进程与程序的区别三 并发与并行四 同步\异步and阻塞\非阻塞（重点）五 进程的创建（了解）六 进程的终止（了解）七 进程的层次结构八 进程的状态九 进程并发的实现（了解）一 什么是进程进程：正在运行的一个过程或者说一个任务。而负责执行任务则是cpu。举例：（单核+多道，实现多个进程的并发执行）egon在一个时间段内有很多任务要做：python备课的任务，写书的任务，交女朋
import time
from multiprocessing import Process, JoinableQueue, cpu_count
import csv
####处理一条数据的方法
def deal_line(line, writer, csv_file):
writer.writerow((line[3], line[1]))
csv_file.flush()
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2023-06-17 16:43:39
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刚开始学习Python 并发查询或者并发读写时，看到大神们说，多线程是python的鸡肋，要学就学多进程。好吧，我连多线程怎么写都不知道呢。因此，就写了以下的示例代码。代码目的是将test.txt文件中的内容，以并发的方式（多线程/多进程）进行写入新文件中，以此来验证两种并发方式的效率。示例代码# coding=utf-8
# @Auther : "鹏哥贼优秀"
# @Date : 2019/8/
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2023-05-31 19:13:29
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因项目数据量庞大需要使用多进程的方法计算数据（计算密集型） 在写完代码之后，发现如果按照如下写法，则并不会并发执行，而是执行完一个接着执行第二个print('Parent process %s.' % os.getpid())
p = Pool(5)
for i in range(0, len(dataB), int(len(dataB) / 5)):
dataC
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2023-08-02 15:02:31
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目录：一 、multiprocessing模块介绍二 、Process类的介绍三 、Process类的使用四 、守护进程五 、进程同步(锁)六 、队列（推荐使用）七 、管道八 、信号量(了解）九 、事件(了解)十、 进程池理论篇：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
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2023-07-03 11:29:18
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目录学习日记 Day7一、多进程的概念1. 进程二、multiprocessing模块的多进程处理1. multiprocessing模块的Process类2. 子进程使用示例3. 获取进程的pid4. 给子进程指定的函数传递参数5. 进程间不同享全局变量三、进程间同步3. Queue使用示例2四、进程间同步锁-Lock五、进程池Pool类1.Pool类语法说明2. Pool使用示例3. 进程池
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2024-03-12 16:35:14
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因为GIL（全局解释器锁）的限制（GIL是用来保证在任意时刻只能有一个控制线程在执行），所以python中的多线程并非真正的多线程。只有python程序是I/O密集型应用时，多线程才会对运行效率有显著提高（因在等待I/O的时，会释放GIL允许其他线程继续执行），而在计算密集型应用中，多线程并没有什么用处。考虑到要充分利用多核CPU的资源，允许python可以并行处理一些任务，这里就用到了pytho
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2023-06-29 21:18:58
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1、线程锁如果多个线程同时要修改一个数据的时候，可能会把数据覆盖，这个时候就要在改数据的时候加锁，只同时有一个线程在改这个数据，改完后再解锁。在Python2里面要加锁，在Python3里面不用，因为Python3里面会自动加锁和解锁。在Python2里面加锁的代码如下：import threading,time
num=1
lock=threading.Lock() #申请一把锁
def run
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2023-06-16 14:56:50
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# Python多进程传递读取多个参数
在Python中，多进程可以用来提高程序的运行效率，特别是在处理大量数据或者需要进行复杂计算的情况下。当需要在多进程中传递和读取多个参数时，可以使用`multiprocessing`模块来实现。
## 使用multiprocessing传递和读取多个参数
在多进程中传递和读取多个参数时，可以使用`multiprocessing`模块的`Process`
原创
2024-05-09 03:41:27
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对于[-5,257]这样的小整数，系统已经初始化好，可以直接拿来用。而对于其他的大整数，系统则提前申请了一块内存空间，等需要的时候在这上面创建大整数对象。最上面的为PyInBlock结构，每个PyInBlock中是一个PyIntObject数组。而连续数组在内存不断进行申请和释放中就会出现不连续的空闲块，因此需要把所有的空闲内存块组织起来，这样就需要使用free_list进行组织2. String
