# Python 多进程提取 Excel 数据的实现
在数据分析的过程中，Excel 文件常常是我们最常用的数据来源之一。然而，随着数据量的增加，单线程处理 Excel 文件可能会显得效率低下。为了提高效率，我们可以使用 Python 的多进程模块来并行提取数据。本文将介绍如何使用 Python 的 `multiprocessing` 模块来实现多进程提取 Excel 数据，并为大家提供代码示例
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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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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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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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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由于个人知识面有限，以下就说说我对python中多进程编程的理解，如果有错误的地方，请多多指教。 在python中有三种方式创建多进程：fork，process，pool一： fork应用import os
import time
print("只有主进程执行此语句")
#调用fork函数后，会产生２个值：子进程的pid和父进程的ｐid,
# 其中子进程的pid为０，父进程的pid为子进程的
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2023-07-11 19:13:44
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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
应用背景在对对个文件夹进行里的数据进行处理时，正常py脚本是串行的，走完一个继续走下一个进行循环。当文件数据过多时就会耗费很多时间。解决方案想着使用多进程去做处理，对每一个文件夹分别去做处理，走并行操作。一下代码就是对train下面的文件夹进行处理，有多少个文件夹就会开启多少个进程，分别对文件夹去做处理。这个是比较简单的多进程，并没有对所有数据进行均分，只是对当前的文件夹进行多进程操作。（ps：比
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2023-05-31 00:33:00
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引言multiprocessing是一个用于产生多进程的包，与threading模块的API类似。multiprocessing既可以实现本地的多进程，也可以实现远程的多进程。通过使用多个子进程而非线程可以绕开Python的全局解释器锁(GIL)，同时允许在多种系统平台使用。1. Process 模块1.1 Process介绍Process模块是一个创建进程的模块，可以通过Process直接创建进
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2023-06-14 20:31:01
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python中的multiprocessing是一个多进程管理包，主要作用也就是提供多进程，而不是多线程，在其中用的比较多估计也就是Process和Pipe两个类，如下代码所示：#!/usr/bin/env python
from multiprocessing import Process,Pipe
def fun(pipe,x):
pipe.send('hello,'+x)
re
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2023-06-25 19:08:17
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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
由于全局解释器锁的存在，python中的多线程使用有许多的局限性，因此部分场合使用多进程会优于多线程，比如在cpu计算密集型的环境下。 python中使用multiprocessing模块实现多进程。python多进程中引入了多线程中没有的Queue、Pool等模块，方便我们更好的使用多进程。 我们常说对于I/O密集型使用多线程，对于CPU密集型使用多进程，但其实I/O密集型的场景下也可以使用多进
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2023-07-28 15:14:55
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过程就是定义几个Process，每个Process执行不同的task。task的区别在于for循环中不同的索引。另外各个Process如果输出文件，那么应写到不同的文件里避免不必要的麻烦。
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2023-05-28 15:47:05
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背景： multiprocessing库用于进行python的多进程编程。一般来说，编程语言要进行并发编程，多线程会比多进程优先考虑，因为多线程比多进程更省资源。但是由于python底层的GIL的存在，导致了多线程编程时，实际上每个时刻只有一个线程在运行，也即只有一个核被利用起来，并没有起到并行的效果(此说法针对的是cpu密集型的代码，如果是I/O密集型的，多线程还是会有效果的)。于是为了真正利用
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2023-06-25 14:48:29
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线程&进程
对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本就启动了一个记事本进程，打开两个记事本就启动了两个记事本进程，打开一个Word
就启动了一个Word进程。进程是很多资源的集合。
有些进程还不止同时干一件事，比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“
在Python中执行数据处理任务时，可能执行非常缓慢，这时可以将一个进程任务拆分为多个子进程，利用CPU的多个核心并发执行多个进程的方式来加速程序的执行。python中用于处理多进程相关的包为multiprocessing，通过Process、Queue、Pipe、Lock等类实现子进程、通信和共享数据、进程同步等功能。1、进程的创建和执行有两种创建子进程的方式，第一种是直接通过Process()
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2023-06-01 00:14:32
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Python 多进程报错问题windows环境下代码如下import multiprocessing
import os
import time
def show_info(name, age):
print(name, age)
# 以元组方式传参
sub_process = multiprocessing.Process(target=show_info, args=("李
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2023-06-27 23:06:59
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简介Python多进程主要集中在multiprocessing模块中实现相关功能。如进程的创建(Process)Pool的使用(Pool)多个进程之间的数据交换(Queue, Pipes)多个进程之间数据共享(Value, Array, Manager)多个进程之间的同步操作(Lock)…实现样例在Windows系统实现多进程样例时，if __name__ == "__main__":是必要的，确
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2023-07-24 19:47:41
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Python多进程Process、Pool的使用总结序. multiprocessing包
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。进程池Pool
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2023-07-30 16:15:21
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