# 如何实现Python并行处理框架
在现代软件开发中，利用多核处理器的能力来加快任务处理速度已变得尤为重要。Python提供了多种方法来实现并行处理。其中，`multiprocessing`模块是最常用的方法之一。本文将详细讲解如何实现一个简单的Python并行处理框架。
## 总体流程
以下是实现Python并行处理框架的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-04 04:28:17
24阅读
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子： 1. import os
2. import PI
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2024-03-14 21:44:44
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最近在看Java stream中的parallel()方法，此方法能够将一个串行的任务流转化为并行处理以加快其处理效率。这一点非常有趣，在看过源码后发现是其使用了Java 1.7提供的Fork-Join框架在发挥作用。今天我们来说明一下Fork-Join框架的作用。Fork-Join是干啥的众所周知，有一组任务需要处理，如果没有明确的顺序先后的要求，并行处理会比串行处理快很多，更好的利用了CPU的
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2023-09-08 23:12:36
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背景介绍假如目前有个需求，计算1000个数字之和，此需求是不是很简单，一次循环，即可完成计算；但如果是计算100W甚至更多的呢？当然，此时的循环依然可以达到目的，但效率就不敢恭维；同时，如果此时有个需求，需要统计100个文件中某个单词出现的次数呢？最直接的办法也是依次循环这100个文件，最终统计到结果，更好一步，你应该想到了线程池处理，起10个线程，每个线程读10个文件统计，这样效率就提升10倍左
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2023-08-09 14:10:16
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当硬件处理能力不能按照摩尔定律垂直发展的时候，选择了水平发展，多核处理器已经广泛应用。未来随着技术的进一步发展，可能出现成百上千个处理核心，但现有的程序运行在多核心处理器上并不能得到较大性能的提升，主要的瓶颈在于程序本身的并发处理能力不强，不能够合理的利用多核心资源。
现有的处理方案是从软件入手，试图采用多线程，是程序在同一时间支持多个任务的计
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2023-08-08 15:47:12
60阅读
上次的并行计算是通过将大文件分割成小文件，涉及到文件分割，其实更有效的方法是在内存中对文件进行分割，分别计算最后将返回结果直接写入目标文件，省去了分割小文件合并小文件删除小文件的过程代码如下：import json
import math
from multiprocessing import Pool
import requests
"""
不分割文件，直接起多个进程对文件进行读写
appl
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2023-06-17 21:39:53
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Java并行处理框架JPPF1
原创
2008-08-22 17:24:00
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并行和并发并行处理 是计算机系统中同时执行两个以上任务的一种执行方法。并行可同时工作同一程序的不同方面，并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间并发处理 指同一时间段中有多个程序都处于已经运行到运行完毕之间，而且这多个程序都是在同一处理机(CPU)上运行，但任意时刻点上只有一个程序在CPU上运行同步和异步同步 指一个进程在执行某个请求时，若该请求遇到IO耗时，那么其他进程将会一直等待下去，
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2023-09-18 21:18:43
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JAVA并行流ForkJoin框架ForkJoin并行流1、什么是并行流2、使用范围3、为什么使用并行流？4、例子5、LongStream rangeClosed()方法简单介绍参考博客： ForkJoin什么是 ForkJoin是一个分而治之的任务框架，如一个任务需要多线程执行，分割成很多块计算的时候，可以采用这种方法。 动态规范：和分而治之不同的是，每个小任务之间互相联系。简单的说，Fork
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2023-07-20 21:06:48
38阅读
概述随着多核处理器的普及以及众核处理器设计技术的不断发展，基于多核平台的并行软件开发将成为未来软件开发的主流，越来越多的程序将运行在多核平台上，如何提高程序的性能是摆在程序设计者面前的一个难题。为了满足多核时代并发程序设计的要求，Java从JDK1.7版本开始引入了Fork/Join框架编程模式，该框架是适用于多核处理器上并行编程的轻量级并行框架，可以更好的利用多核处理器的处理能力，从而更好的提高
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2023-08-07 19:44:29
103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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文章目录前言一、开始二、处理文本三.串行处理五多进程处理六输出七并行处理总结 前言为了进行并行处理，我们将任务划分为子单元。它增加了程序处理的作业数量，减少了整体处理时间。例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式输入函数，它将根据可用的进程数量，一次并行处理多个值。这些进程是基于你的处理器内核的数量。在这篇文章中，我们将学习如何使用multiproces
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2023-08-28 16:35:28
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在现代计算机系统中，多任务处理是一项重要的技术，可以大幅提高程序的运行效率。Python语言提供了多种多任务处理的方式，本文将介绍其中几种常见的方式，包括多进程、多线程和协程。多进程进程是计算机中运行程序的实例，每个进程都拥有自己独立的内存空间和系统资源。多进程可以利用多个CPU核心进行并行计算，从而大幅提高程序的运行效率。Python中的多进程处理模块为multiprocessing，可以通过继
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2023-09-04 13:04:11
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前言在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fortran等，但是由于Python的灵活性和易用性使得它在发展和验证算法方面备受人们的青睐于是在高性能计算领域也经常能看到Python的身影了。本文简单介绍在Python环境下使用MPI接口在集群上进行多进程并行计算的方法。MPI(Message Passing Interface)这里我先对MPI进行一下简单的介绍
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：1. import os
2. import PIL
python 一直在进行并发编程的优化， 比较熟知的是使用 thread 模块多线程和 multiprocessing 多进程，后来慢慢引入基于 yield 关键字的协程。 而近几个版本，python 对于协程的写法进行了大幅的优化，很多之前的协程写法不被官方推荐了。如果你之前了解过 python 协程，你应该看看最新的用法。并发、并行、同步和异步并发指的是 一个 CPU 同时处理多个程序，但是在
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2023-07-07 00:47:20
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由于python相当易学易用，现在python也较多地用于有大量的计算需求的任务。本文介绍几个并行模块，以及实现程序并行的入门技术。本文比较枯燥，主要是为后面上工程实例做铺垫。完结篇对前期介绍的所有模块及实例进行总结，比较各并行方法的特点和异同。所有比较都以文字形式呈现了，欢迎指正或完善，做成表格可能效果更好。模块介绍： [1] python并行计算（上）：multiprocessing、mult
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2023-08-05 18:52:56
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Fork-Join框架（Java 7）
Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join，Fork/Join采用的是分治法，Fork 是将一个大任务拆分成若干个子任务，子任务分别去计算，而 Join 是获取到子任务的计算结果，然后合并，这个是递归的过程。子任务被分配到不同的核上执行时，Fork-Join框架很适合使用于解决运
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2024-07-30 20:35:21
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分类： java（72） 现代的计算机已经向多CPU方向发展，即使是普通的PC，甚至现在的智能手机、多核处理器已被广泛应用。在未来，处理器的核心数将会发展的越来越多。 虽然硬件上的多核CPU已经十分成熟，但是很多应用程序并未这种多核CPU做好准备，因此并不能很好地利用多核CPU的性能优势。 为了充分利用多CPU、多核CPU的性能优势，级软基软件系统应该可以充分“挖掘”每个CPU的计算能
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2023-10-30 17:29:02
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Java Fork/Join框架 Fork/Join框架是一种能够并行执行任务支持并行编程方式的Java框架。如图1-1所示，这个框架通过递归将一个大任务分解成若干个并行执行的子任务，待到所有子任务都执行完成，再合并所有子任务结果，最终得到原大任务的结果。图1-1 Fork/Join框架示意图
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2023-08-08 12:08:42
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