# Python 多脚本并行运行
在现代计算中，处理大量数据或执行复杂计算时，程序的运行时间往往是一个关键问题。尤其是当任务可以被分解为多个独立部分时，采用并行处理将是一个非常有效的解决方案。Python 提供了多种方式来实现多脚本并行运行，这篇文章将介绍其中的几种方法，并使用代码示例进行说明。
## 并行处理的基本概念
并行处理是指同时执行多个计算任务的技术。与之相对的是串行处理，即一次只
原创
2024-09-08 05:01:35
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# Java 并行运行的实现指南
在现代软件开发中，利用并行处理提高程序的性能和效率是一个重要的课题。对于刚入行的小白而言，理解和实现Java的并行运行可能会显得有些复杂。本文将通过一个简单的指南帮你了解如何实现这一功能。
## 流程概述
以下是实现Java并行运行的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
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# Python程序在Bash Shell中并行运行命令
在现代的软件开发中，处理并行任务是非常重要的，特别是在需要提高性能和效率的场景下。Python作为一种通用程序设计语言，能够通过Bash Shell在操作系统层面上执行命令，并且能够让这些命令并行运行。本文将介绍如何在Bash Shell中实现这一功能，并提供相应的代码示例。
## 什么是并行执行？
并行执行指的是同时执行多个任务，不
原创
2024-08-13 09:19:26
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# -*- coding: utf-8 -*- import multiprocessing import os, time,random import pymysql curdir = os.path.dirname(__file__) def db_conn(): conn = pymysql.connect(host='localhost',us...
原创
2023-07-14 17:12:32
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## 了解 MySQL 中的并行查询性能
在现代数据处理中，效率是一个至关重要的因素。MySQL 作为一款广泛使用的关系型数据库，为了提高查询性能，支持了多种机制，其中一个就是并行查询（Parallel Query）。本文将探讨如何在 MySQL 中实现并行查询，并通过代码示例来说明其应用。
### 什么是并行查询？
并行查询是指将一个查询任务拆分成几个子任务，利用多个 CPU 核心同时处理
shell脚本多任务并发执行转自：https://blog.51cto.com/yttitan/2409618正常情况下，Shell脚本中的命令是串行执行的，当一条命令执行完才会执行接下来的命令。比如下面这段代码：#!/bin/bash
for i in {1..10};do
echo $i
done
echo "END"执行结果：1
2
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6
7
8
9
10
END可以看到，循环体
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2024-05-28 21:12:11
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并发（concurrency）：计算机似乎是在同一时间做着很多不同的事；单核CPU，迅速切换，交错执行，无法提速。并行（parallelism）：计算机确实是在同一时间做着很多不同的事；多核CPU，提速。第36条：用subprocess模块来管理子进程Python中有许多种运行子进程的方式，如popen、popen2和os.exec*等。对于当今的Python来说，最好用且最简单的子进程管理模块，
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2023-05-26 18:12:15
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## 并行运行函数的概述
在Python中，有时我们需要同时执行多个函数，以提高程序的性能或将一些独立的任务并行处理。并行运行函数是一种实现这一目标的技术。
并行运行函数可以分为两种方式：多线程和多进程。多线程是指在同一个进程中创建多个线程来执行函数，而多进程是指创建多个进程来执行函数。本文将重点介绍如何使用Python进行多线程的并行运行函数。
## Python的多线程模块
在Pyth
原创
2023-09-11 07:30:05
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并发和并行都用于多线程程序，但是它们之间的相似性和差异存在很多混淆。这方面的一个重要问题是：并发并行性与否？尽管这两个术语看起来非常相似，但上述问题的答案是否定的，但并发性和并行性并不相同。现在，如果它们不相同，那么它们之间的基本区别是什么？简单来说，并发性涉及管理来自不同线程的共享状态访问，另一方面，并行性涉及利用多个CPU或其核心来提高硬件性能。并发细节并发是指两个任务在执行时重叠。可能是应用
并发： 在计算机科学中，并发性（英语：Concurrency）是指在一个系统中，拥有多个计算，这些计算有同时执行的特性，而且他们之间有着潜在的交互。因此系统可进行的运行路径会有相当多个，而且结果可能具有不确定性。并发计算可能会在具备多核心的同一个芯片中复合运行，以优先分时线程在同一个处理器中运行，或在不同的处理器执行。 当系统有一个以上cpu时，则进程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个进程时
在任何实际问题中，将程序并行化一般而言不是一个好的选择。因为除了要考虑问题本身是否具有并行的特征外，在编程的过程中，还涉及到计算资源的调度和处理。这样一来，写并行程序经常会得不偿失。例如矩阵的乘法实际上已经比较困难了，当然这类问题有已经写好的库可以用，例如scalapack等。但是具体到一些特定的问题，比方程序的过程是完全一样的，只是处理参数不同，这个时候并行的方式相对简单，可以利用python的
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2023-06-26 21:59:25
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GROMACS教程31 下载pdb文件3用pdb2gmx 处理 pdb 文件3建立盒子3设置能量最小化4用grompp程序进行文件处理6使用 genion 和tpr文件添加离子6用fws_ion.pdb来产生能量最小化的输入文件6在后台运行能量最小化(在命令后加&)7设置位置限制性模拟791 如何重启一个计算112 如何延长一个计算113 如何设置并行计算11五 模拟结果分析121 如何将
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2024-04-09 06:45:54
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最近看了一下《python并行编程手册》，虽然这本书薄薄的，包含内容挺多，但是有很多地方讲的不清楚，而且有一些bug出现，讲道理不推荐看这本书，但是我也随手翻完了，代码也写着玩，总结一下python并行编程，顺便写一写书里有问题的地方。这本书的问题过多，不建议阅读！！！尤其是mpi4py之后的内容。。。。。。（弃坑）python线程模块threading是python标准库的线程模块，可以利用th
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2024-06-21 09:25:27
45阅读
1.引言： 现在，硬件的处理能力，基本处于水平发展，为了更好的提高性能，现在都是采用的多核CPU，尽可能的提升并发性能，但是有一个问题是程序的本身并发处理能力不强，就会造成不能够合理的利用多核心资源，例如，多个线程运行时，一个CPU分配的任务较少，当该CPU完成其任务后，处于空闲状态，这就浪费了资源。 在JDK7时，引入了
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2023-09-21 19:50:06
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1、并发和并行 你吃饭吃到一半，电话来了，你一直到吃完了以后才去接，这就说明你不支持并发也 不支持并行。 你吃饭吃到一半，电话来了，你停了下来接了电话，接完后继续吃饭，这说明你支持 并发。 你吃饭吃到一半，电话来了，你一边打
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2023-08-30 12:09:29
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做性能测试的同学使用最多的就是LoadRunner和Jemter工具了吧，能够使用洪荒之力模拟多用户同时请求服务器，来观察服务器端的负载情况并定位性能瓶颈，听上去挺高大上的。无论任何性能工具，核心原理都离不开多线程。如何实现多线程？如何定位异常状态的线程找到性能瓶颈呢？别急，开始我们的多线程之旅吧～什么是多线程？举个简单的例子，比如你去一家餐馆吃饭，餐馆只有一个服务员，那么这个服务员给你点菜的时候
第 5 章 并发与并行（上）第 36 条：用 subprocess 模块来管理子进程Python 提供了一些非常健壮的程序库，用来运行并管理子进程，这使得 Python 语言能够很好地将命令行实用程序（command-line utility）等工具黏合起来。现有的 shell 脚本一般都会越写越复杂，在这种情况下，为了使程序代码更易读懂且更易维护，很自然地就会考虑用 Python 改写。由 Py
关于Python并行任务技巧（） 第一点是传入的function，只能接收一个传入参数，一开始以为在传入的序列里用tuple可以自动解包成多个参数传进去，可惜实践后是不行的：#coding=utf8
from multiprocessing import Pool
def do_add(n1, n2):
return n1+n2
pool = Pool(5)
print pool.ma
之前遇到一个问题，需要将场景服务这个模块拆分出来，用独立的一个线程去执行。使用独立的线程好处就是，逻辑写的可以相对简单粗暴点，不必考虑到大量的场景服务逻辑卡主线程的情况。由于我们服务器之前是使用python作为脚本开发，而大家都知道的python有个gil，这意味着并发的线程里只有一个可以获得解释器的全局锁，从而并执行python代码。当然了python这样子也是有原因的，由于其内部使用了大量的静
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2023-09-14 20:36:24
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目录准备需要有支持CUDA的Nvidia显卡 linux查看显卡信息：lspci | grep -i vga 使用nvidia显卡可以这样查看：lspci | grep -i nvidia 上一个命令可以得到类似"03.00.0"的显卡代号，查看详细信息：lspic -v -s 03.00.0 查看显卡使用情况（nvidia专用）：nvidia-smi 持续周期性输出使用情况（1秒1次）：watc
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2023-08-16 17:17:44
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