最近在做日志分析，可恨的log动辄上G，如果线程处理往往是比较慢的，但是Python2.x中多线程其实不能好好利用到多处理器进行并发执行。所以就打算多进程分块来读入文件。# -*- coding: GBK -*-
import urlparse
import datetime
import os
from mu
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2023-07-10 22:27:12
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# Python多进程下载多文件
在现代应用程序中，我们经常需要下载多个文件，如何高效地执行这一任务成为了一个重要问题。单线程下载文件往往会因为I/O操作而造成较长的等待时间，而利用Python的多进程特性，我们可以轻松实现并行下载，从而提高下载效率。本文将介绍如何使用Python的多进程库下载多个文件，并附上代码示例和相关图表。
## 什么是多进程？
多进程是指同时运行多个进程，每个进程可
目录一、进程池进程池 map() 和 imap() 方法的实现进程池 apply_async() 的实现二、简单 Process 方法三、守护进程堵塞 join 理解四、进程的 sleep() 线程睡眠理解 测试环境：操作系统： Window 10
工具：Pycharm
Python: 3.7一、进程池其实在使用多进程的时候，感觉使用pool是最方便的，在多线程中是不存在pool的。在使用poo
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2024-02-02 15:53:28
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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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2023-06-25 15:15:45
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GIL 与 Python 线程的纠葛GIL 是什么？它对 python 程序会产生怎样的影响？我们先来看一个问题。运行下面这段 python 代码，CPU 占用率是多少？ # 请勿在工作中模仿，危险:)
def dead_loop():
while True:
pass
dead_loop() 答案是什么呢，占用 100％ CPU？那是单核！还得是没有超线程的古董 C
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2024-06-21 09:22:50
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python3多进程之间共享变量前言代码结束语 前言前一篇博文尝试爬取百度百科词条作为语料，起初采用的是单进程多线程，但是速度很一般，根据爬虫的特点，属于IO密集型任务，用多线程肯定能提速，但并不是*n倍数的关系，多线程是利用一个线程阻塞的空闲让另一个线程来利用，但是python的特点，不会将线程映射到多个cpu上运行，那么在对网页数据的处理是需要消耗cpu资源的，如果利用多核cpu的优势，肯定
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2023-09-20 20:12:31
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# 实现Python多进程多循环的教程
## 整体流程
下面是实现Python多进程多循环的流程图：
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 创建多个进程
创建多个进程 --> 启动多个进程
启动多个进程 --> 进入循环
进入循环 --> 执行任务
执行任务 --> 结束循环
```
## 具体步骤
1. **确定需求**
原创
2024-04-26 04:12:08
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这篇文章主要介绍了python实现多进程通信实例分析，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们可以仔细看看。 操作系统会为每一个创建的进程分配一个独立的地址空间，不同进程的地址空间是完全隔离的，因此如果不加其他的措施，他们完全感觉不到彼此的存在。那么进程之间怎么进行通信？他们之间的关联是怎样的？实现原理是什么？本文就来借助Python简单
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2023-11-09 22:14:27
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一、需求分析有一批key已经写入到3个txt文件中，每一个txt文件有30万行记录。现在需要读取这些txt文件，判断key是否在数据仓库中。(redis或者mysql)为空的记录，需要写入到日志文件中！ 任务分工1. 使用多进程技术，每一个进程读取一个txt文件2. 使用协程技术，批量读取txt文件记录。比如一次性读取 2000条记录 注意：打开文件操作，最好在一个进程中，重复
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2023-06-25 14:56:10
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刚开始学习Python 并发查询或者并发读写时，看到大神们说，多线程是python的鸡肋，要学就学多进程。好吧，我连多线程怎么写都不知道呢。因此，就写了以下的示例代码。代码目的是将test.txt文件中的内容，以并发的方式（多线程/多进程）进行写入新文件中，以此来验证两种并发方式的效率。示例代码# coding=utf-8
# @Auther : "鹏哥贼优秀"
# @Date : 2019/8/
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2023-05-31 19:13:29
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import time
from multiprocessing import Process, JoinableQueue, cpu_count
import csv
####处理一条数据的方法
def deal_line(line, writer, csv_file):
writer.writerow((line[3], line[1]))
csv_file.flush()
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2023-06-17 16:43:39
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因项目数据量庞大需要使用多进程的方法计算数据（计算密集型） 在写完代码之后，发现如果按照如下写法，则并不会并发执行，而是执行完一个接着执行第二个print('Parent process %s.' % os.getpid())
p = Pool(5)
for i in range(0, len(dataB), int(len(dataB) / 5)):
dataC
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2023-08-02 15:02:31
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目录：一 、multiprocessing模块介绍二 、Process类的介绍三 、Process类的使用四 、守护进程五 、进程同步(锁)六 、队列（推荐使用）七 、管道八 、信号量(了解）九 、事件(了解)十、 进程池理论篇：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
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2023-07-03 11:29:18
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目录学习日记 Day7一、多进程的概念1. 进程二、multiprocessing模块的多进程处理1. multiprocessing模块的Process类2. 子进程使用示例3. 获取进程的pid4. 给子进程指定的函数传递参数5. 进程间不同享全局变量三、进程间同步3. Queue使用示例2四、进程间同步锁-Lock五、进程池Pool类1.Pool类语法说明2. Pool使用示例3. 进程池
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2024-03-12 16:35:14
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1、线程锁如果多个线程同时要修改一个数据的时候，可能会把数据覆盖，这个时候就要在改数据的时候加锁，只同时有一个线程在改这个数据，改完后再解锁。在Python2里面要加锁，在Python3里面不用，因为Python3里面会自动加锁和解锁。在Python2里面加锁的代码如下：import threading,time
num=1
lock=threading.Lock() #申请一把锁
def run
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2023-06-16 14:56:50
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因为GIL（全局解释器锁）的限制（GIL是用来保证在任意时刻只能有一个控制线程在执行），所以python中的多线程并非真正的多线程。只有python程序是I/O密集型应用时，多线程才会对运行效率有显著提高（因在等待I/O的时，会释放GIL允许其他线程继续执行），而在计算密集型应用中，多线程并没有什么用处。考虑到要充分利用多核CPU的资源，允许python可以并行处理一些任务，这里就用到了pytho
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2023-06-29 21:18:58
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1.多任务：学习python多线程与多进程之前，需要先知道多任务这个概念。多任务即是同一时间让系统执行多个任务，其中包括并发和并行两种方式。A.并发 如上图所示，假设应用场景下只有单核的CPU，需要同时处理3个任务。这就是并发，单核CPU在开启任务1之后会立马开启任务2，任务3也同理。这种在一段时间内交替执行任务的方式就成为并发。此外，单核CPU下只会存在并发，不存在并行的情况。B.并行 并行就是
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2023-09-04 15:59:57
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深度学习工具的多GPU使用方法
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的并行操作 方法一 ：使用深度学习工具提供的 API指定1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候，也是可以先将声明的变量放入GPU中（PS:这点我还是不太明白，为什么其他的框架没有这样做）with tf.devi
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2024-04-25 09:44:10
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摘要在我能的日常开发中，很多的时候需要用到多线进程文件的复制，这样可
原创
2023-03-21 10:43:44
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# Python多进程Pool多参数实现
## 引言
在Python中，我们经常需要同时处理多个任务，这时候可以使用多进程来提高程序的运行效率。而在某些情况下，我们可能需要给多进程传入多个参数。本文将介绍如何使用Python的multiprocessing库中的Pool类来实现多进程处理多个参数的情况。
## 问题描述
我们现在有一个函数`task`，它接受两个参数`param1`和`pa
原创
2024-01-13 04:34:22
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