python中的并发有三种形式，多进程、多线程、协程。执⾏并发任务的⽬的是为了提⾼程序运⾏的效率。一、多进程的创建：多进程的创建方法有两种：1、通过Process创建多进程Process语法结构：Process(group, target, name, args, kwargs)
group：指定进程组，⼤多数情况下⽤不到
target：表示调用对象，即子进程要执行的任务
nam
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2023-08-31 08:33:27
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第一种方式 Process 第二種
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2023-06-25 16:18:51
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一、多任务并发与并行并发CPU调度执行速度太快了,看上去一起执行，任务数多于CPU核心数并行真正一起执行，任务数小于等于CPU核心数并发是逻辑上的同时发生，并行更多是侧重于物理上的同时发生。实现多任务的方式多进程模式启动多个进程，每个进程虽然只有一个线程，但是多个进程可以一起执行多个任务多线程模式启动一个进程，在一个进程的内部启动多个线程，这样多个线程也可以一起执行多个任务多进程+多线程启动多个进
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2023-07-24 15:48:46
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前言Flask 是 Python 中最流行的 Web 框架之一，以小巧、灵活、可扩展性强著称。相比 Django，它给了开发者最大限度的自由。本文将通过一个简单的 Demo 项目，来演示如何在 CODING 持续集成 中快速集成 Python + Flask 项目，并利用 Jenkins 进行构建，之后推送至 CODING 制品库 。准备工作环境GitPythonpip
PyCharm （或者 V
1、背景我的实验是：利用Flask开放一个服务，用户可以请求这个服务，以执行一个耗时非常长的任务。由于这个任务耗时非常长，因此Flask需要使用异步的方式，即用户请求后马上返回状态，将耗时任务交给另外一个进程去执行。2、实验过程如果不采用异步的方式，那么要实现上述任务是非常简单的，示例代码如下：from flask import Flask
from time import sleep
app
flask多线程下，连接泄露的bug架构图 如图所示，底层使用mysql，web服务使用flask-SqlAlchemy的连接池（复用连接，减少创建销毁开销），逻辑层代码使用线程池（异步IO操作，如果要异步cpu操作，可以很方便改成进程池）。基础知识使用db.engine.execute(sql): 从连接池获取一个连接,执行完sql后自动commit;(commit操作的回调是: 归还
通常，我们使用flask起好了一个服务后，希望使用多进程来更高效的使用我们的服务，让我们的服务能更大的处理并发，这里记录使用uwsgi的一个简单的使用案例。目录flask服务编写uwsgi配置文件uwsgi使用总结参考1.创建一个简单的flask服务这里我们模拟一个简单分词的HTTP服务，服务的输入输出如下：用户输入： 字符串的query服务输出： 分词结果服务的代码如下:#!/usr/bin/e
1、Flask对象初始化参数 Flask 程序实例在创建的时候，需要默认传入当前 Flask 程序所指定的包(模块)，接下来就来详细查看一下 Flask 应用程序在创建的时候一些需要我们关注的参数：import_name
Flask程序所在的包(模块)，传 __name__ 就可
一、参数 app.run()中可以接受两个参数，分别是threaded和processes，用于开启线程支持和进程支持。 二、参数说明 1.threaded : 多线程支持，默认为False，即不开启多线程; 2.processes：进程数量，默认为1. 三、使用范例
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2018-10-29 11:32:00
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在Unix/Linux下，可以使用fork()调用实现多进程。 要实现跨平台的多进程，可以使用multiprocessing模块。 进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享获得锁的线程用完后一定要释放锁，否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去，成为死线程。所以我
多进程池Flask实战应用 import json import math import flask from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor app = flask.Flask(__name__) process_pool = Proce ...
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2021-09-11 12:39:00
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场景介绍很多些时候，在做 flask 程序的时候，我们需要用到一些全局变量，比如用户的登录信息等
blog 中的搜索功能，需要在不同的页面都显示搜索，最笨的方法是每个页面都实现一个搜索功能，但是这样太重复，太繁琐，违反了“简单”原则。一个好的程序员会把重复的事情都模块化，简单化。
我们可以每个 url 都用到了同意同一个搜索功能。这需要我们用到一个全局的搜索功能。全揽：current_app #
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
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2023-06-25 15:33:40
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# Python多进程嵌套多进程
在Python中，多进程是一种利用计算机多核资源的方式，可以同时进行多个任务，提高程序的执行效率。在某些情况下，为了更好地利用计算机的资源，我们可能需要在一个进程中创建并管理另外多个进程，这就是所谓的多进程嵌套多进程。
## 为什么需要多进程嵌套多进程？
在某些情况下，单一进程可能无法满足需求，需要创建多个子进程来完成任务。而在某些更复杂的情况下，子进程可能
flask多线程，线程池多线程与多进程线程池JSON序列化和反序列化 多线程与多进程默认的情况下，flask自带的web服务器是以单进程单线程来响应我们的客户端请求。大家很容易想到，10个请求进来是没有办法同时执行的，已给请求执行完之后才能执行另一个请求。flask自带多线程和多进程，但是有个缺点是无法实现异步。ps：
1.多进程或多线程只能选择一个，不能同时开启
2.windows环境不支持多
简介在 IBM® developerWorks® 的 早期文章 中，我演示了使用 Python 实现线程式编程的一种简单且有效的模式。但是，这种方法的一个缺陷就是它并不总是能够提高应用程序的速度，因为全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）将线程有效地限制到一个核中。如果需要使用计算机中的所有核，那么通常都需通过 对 经常使用 fork
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2023-09-07 06:15:23
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写在前面：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。1.multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象import
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2023-06-25 19:26:41
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一. flask、django项目不推荐使用自带run/runserver方法部署run/runserver方式是flask/django调试模式，使用的是自带WSGI服务器运行，开启的方式为单进程，性能低flask的run方法默认开启方式是单进程且单线程，通过设置threaded=True可开启多线程，设置processes=10可开启多进程，但多进程和多线程不能同时开启，且需要关闭debug模
目录一、multiprocessiong模块介绍二、Process类的介绍三、进一步介绍（守护进程、锁、队列、管道、事件等） 1、守护进程 2、锁（同步锁、互斥锁） 3、信号量（了解） 4、队列 5、管道 6、共享数据 7、事件（了解）四、进程池 一、multiprocessiong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CP
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2023-07-19 23:19:23
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一、多进程的概念 由于GIL的存在，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
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2023-07-18 15:05:03
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