问题起因最近要将一个文本分割成好几个topic，每个topic设计一个regressor，各regressor是相互独立的，最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果。没错！类似bagging ensemble！只是我没有抽样。文本不大，大概3000行，topic个数为8，于是我写了一个串行的程序，一个topic算完之后再算另一个topic。可是我在每个topic中用了GridSe
队列介绍进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信(IPC)，multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）Queue（maxsize）：创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递参数介绍maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制
但需要明确：
1
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2023-05-31 19:24:32
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GIL(全局解释器锁)GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念，是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥，才引入了GIL在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势python对于计算密集型的任务开多线程的效率甚至不如串行(没有大量切换)，但是，对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的。GIL
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2023-06-25 12:17:20
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目录1. GIL(Global Interpretor Lock,全局解释器锁)2. threading2.1. 创建线程2.2. 使用线程队列3. dummy_threading(threading的备用方案)4. thread5. dummy_thread(thead的备用方案)6. multiprocessing(基于thread接口的多进程)6.1. Process类6.2. 进程间通信6
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2023-07-30 22:19:29
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队列介绍进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的 创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）制定队列最大大小Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。参数介绍：maxsize是队列中允许最大
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2023-06-26 16:08:04
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一、普通消息队列from queue import Queue 这个是普通的队列模式，类似于普通列表，先进先出模式，get方法会阻塞请求，直到有数据get出来为止。import Queue
q = Queue.Queue()
for i in range(5):
q.put(i)
while not q.empty():
print q.get()
输出：
0
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2023-05-31 00:22:01
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和 threading 的比较 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. 创建多进程import multiproce
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2023-06-25 15:10:14
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Python 3 并发编程多进程之队列（推荐使用）进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的。可以往队列里放任意类型的数据创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）：1 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。参
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2023-06-17 21:52:07
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Lock组件当我们用多进程来读写文件的时候，如果一个进程是写文件，一个进程是读文件，如果两个文件同时进行，肯定是不行的，必须是文件写结束后，才可以进行读操作。或者是多个进程在共享一些资源的时候，同时只能有一个进程进行访问，那就需要锁机制进行控制。需求：一个进程写入一个文件，一个进程追加文件，一个进程读文件，同时启动起来我们可以通过进程的join()方法来实现，这是一种方法，本节用Lock(进程锁)
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2023-05-31 00:26:57
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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、执行不同形式的同步，提供了Proce
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2023-08-15 18:16:42
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day31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。多进程1 from multiprocessing import Proces
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2023-05-31 23:40:49
284阅读
# 如何实现Python多进程队列
## 1. 整体流程
下面是实现Python多进程队列的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的模块 |
| 2 | 创建一个队列 |
| 3 | 创建多个进程 |
| 4 | 将队列传递给每个进程 |
| 5 | 启动每个进程 |
| 6 | 等待所有进程完成 |
| 7 | 关闭队列 |
##
原创
2024-05-15 07:00:38
54阅读
# Python队列多进程实现指南
## 引言
在Python开发中，队列和多进程是常用的工具，可以帮助我们实现并发编程和任务分配。本文将向刚入行的开发者介绍如何使用Python实现队列和多进程的功能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整件事情的流程。下表展示了实现“Python队列多进程”的步骤。
```mermaid
journey
title 实现Python队列多进程流程图
原创
2023-11-25 07:24:57
28阅读
# Python 多进程进程锁
在并发编程中，多进程的使用已经变得越来越普遍。但是在多进程中，由于多个进程之间共享资源，可能会导致数据竞争和不可预测的结果。为了避免这种情况，我们可以使用进程锁来保护共享资源，确保各个进程之间的访问是安全的。在本文中，我们将介绍Python中多进程编程的基础知识，并学习如何使用进程锁来保护共享资源。
## 多进程基础
在Python中，可以使用`multipr
原创
2024-03-06 05:00:28
49阅读
## Python 多进程队列实现
### 一、流程概述
在Python中，使用多进程可以实现并行处理任务，提高程序执行效率。而队列可以实现多进程之间的数据传递和通信。因此，Python多进程队列可以用于解决多个进程之间的数据共享和通信问题。
下面是实现Python多进程队列的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的模块 |
| 2 | 创
原创
2023-09-22 23:53:24
82阅读
# Python多进程队列
在Python中，多进程编程是一种利用多个进程来执行并行任务的方法。多进程编程可以显著提高程序的执行效率，特别是在需要进行大量计算或IO操作时。在多进程编程中，进程之间的通信是一个重要的问题。为了解决进程之间的通信问题，Python提供了一个内置的队列模块，即`multiprocessing.Queue`。
## 什么是队列？
队列是一种常见的数据结构，可以实现先
原创
2023-08-01 04:53:45
249阅读
1 usePool.py #coding: utf-8
"""
学习进程池使用 multiprocessing.Pool
总结:
1. Pool 池用于处理 多进程，并不是多线程
2. 池有大小的概念
3. 并不是所有的子进程添加完了，才开始启动子进程。 当第一个进程添加到池中的时候，马上就启动了
使用:
1. 创建进程池对象 pool = multiprocessi
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2023-08-15 11:00:30
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1 消息队列1.1 基本语法消息队列：multiprocessing.Queue，Queue是对进程安全的队列，可以使用Queue实现对进程之间的数据传输；还有一个重要作用是作为缓存使用。Queue(maxsize = 0) method of multiprocessing， returns a queue obiectQueue(maxzize = 0)创建一个队列对象，maxsize 表示队
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2024-06-19 21:33:32
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参考链接: 莫烦多进程学习网站 参考链接: multiprocessing — 基于进程的并行 参考链接: class multiprocessing.Queue([maxsize]) 参考链接: multiprocessing.Pipe([duplex])test02_1.py# 第3集
import multiprocessing as mp
import multiprocessing
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2024-03-07 14:50:40
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3.进程锁：由于进程之间的数据不共享，有时候多个进程需要同时访问同一个文件，这就会引发数据安全或顺序混乱问题。这种情况下，可以使用进程锁，加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个修改，即串行的修改。这种方式会减慢速度，但是牺牲了速度而保证了数据安全。举一个最常见的买票问题。ticket.json里写的{“count”: 4}，表示现在只有4张票，我会启动5个进程去买票，这就
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2023-08-22 16:05:45
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