linux下python 创建子进程的原理： os.fork()方法 的原理
为了实现并发、多任务，我们可以在主程序种开启一个进程或者线程。
在类unix操作系统当中(非windows)，可以用python的os.fork() 方法 在主进程上创建一个子进程
os.fork()：
这句话执行过后，就会创建出一个新的进程来，被我们创建出来的进程我们叫她子进程，当前进程我们叫它主进程
多核 Linux：解放计算力的未来
随着科技的不断发展，计算机的性能也在不断提升。而多核技术作为计算机性能提升的一种方式，正逐渐成为各个领域的研究热点。而在多核技术的应用中，多核 Linux 作为操作系统的一种重要形式，正以其强大的性能和灵活的架构在计算领域中展现出无限的潜力。
多核 Linux 是指在多核处理器上运行的 Linux 操作系统。相较于传统的单核处理器，多核处理器有更多的核心，每
原创
2024-02-06 11:46:19
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在Linux环境下安装多处理器（SMP）核心 很多高档PC服务器都支持多处理器，而linux作为服务器操作系统中的新贵因其丰富可用的免费资源在服务器上的应用也日益普及，怎样配置Linux使之有效利用多处理器服务器的优势呢？以下以Netfinity 5000加Red Hat Linux 6.2的环境为例介绍linux下关于多处理器的设置方法。 在Linux环境下，安装Linux多处理器核心有两
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2024-04-26 20:04:28
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Linux 多核 CPU 的优势与挑战
随着科技的不断发展，我们的计算机性能需求也越来越高。为了满足这种需求，计算机制造商开始利用多核 CPU 技术。 Linux 作为一种开源操作系统，在适应多核 CPU 方面表现突出。本文将探讨 Linux 多核 CPU 的优势和挑战。
多核 CPU 技术是将两个或更多的处理器核心集成到一个芯片上的方法。与单核 CPU 相比，多核 CPU 可以同时处理更多的
原创
2024-02-01 11:48:21
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Linux 操作系统一直以其稳定性和高度的可定制性而闻名于世。随着硬件技术的不断发展，现代计算机往往配备了多核 CPU，以提高处理能力和效率。在这种情况下，Linux 操作系统的优越性能尤为突出。
多核 CPU 的出现，使得计算机可以同时执行多个任务，并在一定程度上提高了系统的运行速度。对于 Linux 操作系统来说，更多的核心意味着更高的并行处理能力，可以更好地利用系统资源，提高处理效率。
原创
2024-03-20 10:24:12
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在qtcreator中使用多核技术进行开发在Linux系统上是一种很常见的做法。多核技术能够充分利用多核心处理器的优势，提高程序的运行效率和性能。在qtcreator中，开发者可以通过一些特定的方法来实现多核编程。
首先，qtcreator提供了QtConcurrent库，这是一个用于并行编程的库，可以方便地实现多核编程。开发者可以使用QtConcurrent库来创建多个线程，实现并发执行任务。
原创
2024-05-16 10:52:08
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在当今的计算机领域中，多核处理器的应用已经非常普遍。作为一个开源操作系统，Linux在多核编程方面提供了许多强大的工具和功能，使开发人员能够更好地发挥多核处理器的性能。本文将探讨如何在Linux上进行多核编程，并介绍一些常用的技术和工具。
首先，要理解多核编程的意义和好处。多核处理器可以同时执行多个任务，每个核心都有自己的指令和数据，能够满足不同应用对计算资源的需求。相比传统的单核处理器，多核处
原创
2024-02-06 15:24:21
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Linux操作系统是目前世界上最为流行的操作系统之一，它具有开源的特点，使得许多程序员和开发者可以自由地定制和优化操作系统的功能。在Linux操作系统中，多核编程是一个非常重要的话题，它可以充分利用计算机系统中的多个CPU核心，提高程序的运行效率和性能。
红帽公司作为全球领先的开源解决方案提供商，也提供了许多关于Linux多核编程的解决方案和工具。在使用红帽Linux操作系统进行多核编程时，开发
原创
2024-03-05 12:38:10
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区别于传统的单核处理器，多核处理器以其强大的计算能力和高效的处理能力在计算机行业中被广泛采用。而Linux作为一款免费开源的操作系统，也适应了这一变化，通过多核和线程技术优化系统性能，使得Linux在现代计算技术中占据重要地位。
Linux操作系统的出现可以追溯到上世纪90年代初，当时主要是为了在多个硬件平台上实现一致性的处理和开发环境。而随着多核处理器的出现，原本为单核设计的Linux也面临着
原创
2024-02-01 13:57:05
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参考： redhat linux下配置rsh和rcp： http://linux.chinaunix.net/techdoc/net/2008/06/30/1014112.shtml &
1.全局解释锁 如题: Python的多线程为什么不能利用多核处理器？全局解释器锁(Global Interpreter Lock)是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。即便在多核处理器上，使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程，常见的使用 GIL 的解释器有CPython与Ruby MRI。可以看到GIL并不是Pyt
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2024-08-24 15:50:23
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在当今的计算机领域中，Linux操作系统作为一种开源系统在不断地发展和完善。而在Linux系统中，多核处理器的应用越来越广泛，为了更好地发挥多核处理器的性能，人们需要进行一些优化措施，其中之一就是对多核处理器进行powersave（省电）设置。
在Linux系统中，powersave功能可以通过一些工具和命令进行设置和调整，以达到最佳的性能和能耗平衡。多核处理器在工作时，会根据不同的负载情况来进
原创
2024-05-20 11:01:35
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一只甜甜圈没有“多处理器”或“多核”编程之类的东西。作为应用程序程序员，“多处理器” 计算机和“多核” 计算机之间的区别可能与您无关。它与内核如何共享对内存的访问的微妙之处有关。为了利用多核（或多处理器）计算机，您需要以一种可以并行运行的方式编写程序，并需要一个运行时才能实际在多个核上并行执行该程序（并且操作系统，尽管您可以在PC上运行的任何操作系统都可以执行此操作）。这实在是
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2023-06-20 20:32:56
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总结一下之前的项目，主要用到了python多进程的知识，其他的一些零碎的辅助知识也会用到，这里主要对整体框架进行总结，至于性能，因为经验问题，不能优化的很好，加上本项目有很多文件的读写，只能算稳定而已。 这个项目是大量的音频文件格式和频率转换，大概300多万个，一个转成7个，原来那个也要用，也就是说最后大概有300*8W个文件，总共大概2T的
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2024-04-14 14:02:44
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上一篇博客里对多进程进行介绍，多进程 Multiprocessing 和多线程 threading 类似, 他们都是在 python 中用来并行运算的. 不过既然有了 threading, 为什么 Python 还要出一个 multiprocessing 呢? 原因很简单, 就是用来弥补 threading 的一些劣势, 比如在 threading 教程中提到的GIL. 多进程编程利用了
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2023-11-18 21:20:57
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Python 进行数据处理的时候，因为有GIL锁，因此多线程也只能使用一个处理器，这样经常出现程序运行只使用了一个CPU核心在运算，导致数据处理需要比较长的时间。如果将多个CPU核心同时参与运算，可以大幅度运算速度，下面讨论原则上不修改程序而发挥多CPU效率方案。其中，GIL 的全称为 Global Interpreter Lock ，意即全局解释器锁。数据处理多使用NumpyScikit-Lea
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2023-08-26 13:56:59
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大数据文摘作品，转载要求见文末，作者 | Adam Geitgey，编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen。Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运算速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十
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2023-07-13 21:16:25
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文章目录1.Numpy用途2.Numpy特点3.学习网址4.安装5.Numpy数组6.引入库 1.Numpy用途NumPy是Python进行数据处理的底层库，是高性能科学计算和数据分析的基础。作为科学计算的核心库，NumPy 是 Pandas、Scikit-learn和SciPy等库的基础。 NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python，读作['nʌmpi]。 Numpy
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2023-08-10 13:41:39
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1、numpy库介绍1.1、Numpy库概述主要用于对多维数组执行计算，是一个非常高效的用于处理数值运算的包特点
1、numpy底层内置了并行运算功能,当系统有多个核心时,做某种计算时,numpy会自动做并行计算2、Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL(全局解释器锁)，对数组的操作速度不受Python解释器的限制，效率远高于纯Python代码。3、有一个强大的N维数组对象Array
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2023-10-08 18:28:14
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Numpy
Numpy库介绍：Numpy是一个功能强大的python库，主要用于对多维数组执行计算。Numpy这个词来源于两个单词–Numerical和Python。Numpy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松进行数值计算，在数据分析和机器学习领域广泛使用，它有以下几个特点：numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy会自动并行计算。num
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2023-10-13 20:40:27
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