文章目录一、进程(线程)池介绍二、concurrent.fututres 模块2.1 `ProcessPoolExecutor `类--进程池开启2.2 方法及属性介绍2.2.1 异步提交任务--`submit 方法`2.2.2 `result` 方法2.2.3 `shutdown 方法`2.3 `add_done_callback`--异步回调机制2.4 `ThreadPoolExecutor
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2024-03-03 08:31:17
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python的进程池multiprocessing.Pool有八个重要函数： apply、apply_async、map、map_async、imap、imap_unordered、starmap、starmap_async 下面是他们的各个比较和区别： 1）apply 和 apply_async：apply 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 我们使用
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2023-08-04 15:30:27
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运行/usr/local/apache2/bin/apachectl -t时出错：[root@localhost httpd-2.2.11]# /usr/local/apache2/bin/apachectl -tSyntax error on line 433 of /usr/local/apache2/conf/httpd.conf:Invalid command '//\xe7\x94\xa
原创
2009-07-20 11:04:54
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小伙伴们你们有木有遇到这种情况，一个程序直接运行时出错，而当你选择调试时（不管是单步调试，还是断点调试），程序就可以正确的运行。最近我就遇到了这个问题。在纠结了几天之后我终于找到了问题所在。这里写一下文章记录一下吧。这里说明一下事情的背景，程序是这个样子的分成两端，一下就简称A、B两端了。在 A 端向 B 端发送命令，B 端截取当前屏幕存成 .jpg 图片，并发送给 A 端显示。这里截取屏幕我是通
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2024-03-24 14:29:55
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python中两个常用来处理进程的模块分别是subprocess和multiprocessing，其中subprocess通常用于执行外部程序，比如一些第三方应用程序，而不是Python程序。如果需要实现调用外部程序的功能，python的psutil模块是更好的选择，它不仅支持subprocess提供的功能，而且还能对当前主机或者启动的外部程序进行监控，比如获取网络、cpu、内存等信息使用
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2024-04-09 08:21:30
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一、进程池为什么要有进程池？进程池的概念。在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？
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2024-03-16 11:02:58
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进程介绍：程序：例如QQ,微信都是程序；进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源称为进程，它是操作系统分配资源的基本单元；不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的；进程的状态：工作中，任务数往往大于cpu核数，即一定有一些任务正在执行，另外一些任务等待执行，因此导致有不同的状态；就绪状态：运行的条件已经满足了，正在等待cpu运行执行状态：cpu正在执行其功能；等待状态：等待某些条件满足，例如一
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2024-02-21 15:37:35
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# Python进程池指定CPU运行
在Python中，我们常常需要处理并行的任务，以提高程序的性能。多进程是实现并行计算的一种常见方式，它允许我们同时运行多个进程，从而充分利用多核CPU的性能。Python提供了`multiprocessing`模块来支持多进程编程。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python进程池来指定CPU运行。
## 进程池介绍
进程池是一种用于管理并复用进程的技术
原创
2024-01-06 11:14:18
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先说现象:单进程完美执行,使用进程池添加子进程死活不执行.一会儿就结束进程.很闹心,单进程能执行,说明最起码我函数逻辑,语法是对的..拍错步骤:1.核对创建进程池,添加子进程,阻塞主进程的语法:正确,教科书式的!2.将函数的双参数变成单参数:没有用3.打开我以前能够运行的多进程程序.没毛病,执行的好好的.4.换vs2017,没用用.再运行以前的那个多进程程序.你大爷还是你大爷.好好地.5.去掉函数
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2023-06-12 18:50:22
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进程池是为了简化多进程任务而生。当我们有大量的任务，其处理函数都是相同的，或者只是函数参数不同。这种情况，直接生成和任务数量相同的进程是极其消耗资源的（比如用Process和for依次生成进程）。这个时候就非常适合使用进程池Poolimport multiprocessing as mp
n_proc = 5
pool = mp.Pool(n_proc)以上代码生成了5个进程的池子。最多可以同时运
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2023-07-27 21:15:28
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进程池进程创建太多会造成资源消耗过大，为了避免出现这种情况，就需要固定进程的数量，此时就需要进程池。可以把进程池当做一个池子，在这个池子里提前创建好一定数量的进程，进程池中的进程会伴随进程池一起被创建。每个实例化对象当使用完成时，都会被内存管家回收，普通的进程也会伴随着创建与关闭的过程，而这样创建和关闭的过程是会消耗一定性能的；但是进程池中的进程经过一次创建后就不会关闭，可以重复使用，这样也就避免
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2023-09-03 21:05:03
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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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文章目录1. 问题描述问题排查经过关于此问题的两个可能原因 内容较长1. 问题描述某日,写了一段爬虫代码(如下,爬取糗百图片代码示例),发现一个异常的问题,就是执行代码时,代码会以极快的速度执行完成,但是任何东西都没有爬取下来,经过问题排查,确认为下载方法downloadEngin内没有执行,我特意在for循环向线程池提交任务处添加了print,执行代码后会print所有提交信息,但是方法dow
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2023-09-21 09:27:10
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# Python多进程池运行不同函数
## 导语
在Python中，多进程是一种常用的并行计算方式，可以显著提高程序的执行效率。Python提供了`multiprocessing`模块来支持多进程的编程，其中的进程池（`Pool`）是一种常用的工具，可以方便地管理多个子进程的创建和销毁。本文将介绍如何使用Python多进程池来同时运行不同的函数，并通过代码示例详细说明。
## 概述
多进程
原创
2023-12-03 09:31:59
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# Python多进程中运行线程池的应用
在Python编程中，效率和性能是开发者必须考虑的重要因素。Python的多线程和多进程特性提供了丰富的工具来优化程序性能。当我们在多进程中运行线程池时，可以充分利用多核处理器来提升任务处理能力。本文将介绍如何在Python中实现这一策略，并提供一个示例应用。
## 1. 多线程与多进程
在深入多进程与线程池之前，先简单了解一下多线程与多进程的区别。
原创
2024-10-10 06:05:39
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1.线程队列from queue import Queue
# queue模块中的队列,只能保存一般数据或者多线程中产生的数据(多用于多线程,自带安全属性)
# 但是不能用来存储多进程中产生的数据
if __name__ == '__main__':
# 1.队列的基本用法
# 1)创建队列对象:Queue()
q = Queue()
# 2)添加数据(进)(先
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2023-10-15 08:09:04
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引入进程池与线程池使用ProcessPoolExecutor进程池，使用ThreadPoolExecutor使用shutdown使用submit同步调用使用submit异步调用异步+回调函数并发实现套接字通信引入进程池在学习线程池之前，我们先看一个例子1 # from multiprocessing import Process
2 # import time
3 #
4 # def tas
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2024-06-06 23:27:59
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# Python 正常结束进程
在现代计算机系统中，进程管理是至关重要的一部分。Python 提供了丰富的库和工具来帮助我们创建、运行和结束进程。本文将探讨如何正常结束 Python 进程，并提供相关的代码示例。
## 进程和线程的基础
首先，我们要理解进程和线程的区别。进程是操作系统分配资源的基本单位，而线程是进程内部的执行单元。Python 中有几个库可以帮助我们管理进程，最常用的就是
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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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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