背景算法离线测试的上线后，随着业务的增长，算法的构建越来越频繁，数量也越来越多，最近一个任务中就包含28个算法。随着压力的增大，算法离线测试需要算法并行测试来解决效率问题。成果# 28个算法单进程执行时间
Task 1111417 runs 58800.14 seconds.
# 多进程执行时间
Task 1111573 runs 2187.91 seconds.
# 时间由16小时缩短到36分钟
代码实例os.fork()：linux系统上应用fork()函数，属于linux内建函数，并且只在Linux系统下存在。它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0，而父进程返回子进程的PID。这样做的理由是，一个父进程可以fork()出很多子进
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2023-12-13 02:27:34
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多线程和多进程多线程 threading： 单个CPU核心可以同时做几件事，比如电脑在放电影的过程中可以进行聊天。 多进程 processing： 多进程让多个CPU核心可以一起干活，不至于只有一个干活而其他人空闲。主线程和子线程默认是同时跑的（加入join（），加入join（）也需要等非守护子线程结束才能退出）。但是主进程要等非守护子线程结束之后，主线程才会退出 Python的线程是操作系统线程
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2023-09-24 15:19:03
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文章目录1 GIL1.1 为什么会有GIL1.2 GIL与thread lock1.3 个人总结2 multiprocessing模块2.1 Process类2.2 Process类的方法2.3 Process的其他属性2.3 基本使用2.4 进程同步锁2.5 进程池2.5.1 常用方法2.5.2 AsyncResul对象常用方法2.5.3 回调函数2.6 进程间通讯2.6.1 队列2.6.2
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2024-07-26 07:25:08
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前言：现在的电脑普遍进入多核时代，当我们需要做一些计算密集型任务时，运用并行计算能够发挥CPU的性能，也够大大的节省我们的时间。在现在的数据挖掘中，Python是一门非常强大的语言，语法直接明了，易于上手。今天我们就用Python的Multiprocessing库来做个简单的应用实例分析。1. 简单的背景介绍1.1 数据处理目标首先笔者有很多的图像数据需要处理，例如Fig.1 所示。数据处理目标是
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2023-06-25 16:04:04
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# 多进程输出结果的科普
在Python中，多进程是一种利用多核处理器来提高程序运行效率的方法。通过多进程，可以同时运行多个任务，从而加快程序的执行速度。然而，在多进程中，由于多个进程同时执行，可能会导致输出结果的混乱。本文将介绍如何在Python中使用多进程，并展示多进程输出结果的示例。
## 多进程基础
在Python中，可以使用`multiprocessing`模块来实现多进程。通过创
原创
2024-05-11 07:53:46
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# Python多进程返回结果的实现
## 概述
在Python中，使用多进程可以提高程序的并发性能。然而，多进程编程中一个常见的问题是如何在多个进程之间传递和获取结果。本文将介绍如何使用Python实现多进程返回结果的方法。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 创建进程池
op2=>operation: 提交任务
op3=>opera
原创
2023-08-15 15:08:35
1034阅读
# Python多进程结果合并
## 引言
在Python中，多进程是一种并行处理的方式，可以提高程序的执行效率。然而，当多个进程同时执行某个任务，并且需要将各个进程的结果合并时，就需要特殊的处理方法。本文将介绍如何使用Python多进程进行任务处理，并将各个进程的结果合并。
## 目录
- 什么是多进程
- 多进程的优势
- Python中的多进程模块
- 多进程结果合并的方法
-
原创
2024-02-17 05:28:51
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文章目录多进程Pool子进程进程通信： 多进程Python程序实现多进程（multiprocessing）:Unix/Linux操作系统: 提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。 子进程永远返回0，而父进程返回子进程的I
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2024-02-28 11:35:52
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# Python多进程无运行结果实现方法
## 1. 整体流程
为了实现Python多进程无运行结果的功能，我们需要以下步骤：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入multiprocessing模块 |
| 2 | 定义需要在多进程中执行的函数 |
| 3 | 创建进程对象 |
| 4 | 启动进程 |
| 5 | 等待进程执行完成 |
| 6 | 结束进程
原创
2023-08-20 04:11:48
282阅读
## Python多进程返回结果合并的实现
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[主进程] --> B(创建子进程)
B --> C{是否为子进程}
C -- 是 --> D[子进程任务]
C -- 否 --> E[主进程任务]
D --> F[子进程结果]
E --> G[主进程等待子进程完成]
F
原创
2023-11-11 10:26:32
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Python进阶-多线程.多进程.进程池.多进程通信.多线程通信 0.144
2019.06.11 11:33:38 哈哈哈，标题有点长，但我们依然由浅入深。# 通常情况下需要我们的程序同时进行多个任务，并发运行。由于cpu的执行效率非常高，时间片非常短，在各个任务之间快速的切换，给人的感觉就是多个任务在同时进行，并发运行。# 进程和进程之间的区别# 1、线程是程序执行的最小单位，而进
# 使用 Python 实现多进程并返回结果
在 Python 中，多进程编程可以用来提升程序的运行效率，特别是在进行 CPU 密集型的操作时。本文将带你逐步实现一个简单的多进程示例，同时获取每个子进程的返回结果。
## 整体流程
我们将这个多进程的过程分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤 1 | 导入必要的库 |
| 步骤 2 | 定义子进
原创
2024-09-22 05:16:16
143阅读
# Python多进程获取执行结果
在现代软件开发中，面对CPU密集型或I/O密集型的任务，运行时间的优化显得尤为重要。Python自带的多线程（`threading`）并不总能提供令人满意的性能提升，因为Python的全局解释器锁（GIL）限制了同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。为了解决这个问题，Python提供了一个`multiprocessing`模块，它允许我们创建多个进程，
# 如何实现Python多进程process结果返回
## 1. 流程表格
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------------|
| 1 | 创建多个进程 |
| 2 | 定义进程任务函数 |
| 3 | 启动进程并等待返回结果|
| 4 | 获取进程返回结果 |
原创
2024-07-14 08:11:06
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Python 多进程 (Multiprocessing) 是一种同时利用计算机多个处理器核心 (CPU cores) 进行并行处理的技术，它与 Python 的多线程 (Multithreading) 技术不同，因为多线程的并发任务依赖于一个 GIL (Global Interpreter Lock)。在多进程中，每个进程都有自己的解释器进程，并且可以同时使用多个 CPU 核心，因此在处理计算密集
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2023-08-04 10:21:13
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文章目录多进程fork函数multiprocessing进程池子进程的输入和输出进程间通信小结 多进程fork函数要让Python程序实现多进程（multiprocessing），我们先得了解操作系统的相关知识。Unix/Linux操作系统提供了一个 fork() 系统调用函数，它非常特殊。普通的函数在被调用时，调用一次只会返回一次。但是 fork() 函数调用一次会返回两次，因为此时操作系统会
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2024-05-28 10:29:00
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# 如何实现多进程计算结果整合
## 简介
在Python中，使用多进程可以充分利用多核CPU的优势，提高计算效率。本文将介绍如何使用多进程来进行计算，并将多个进程的计算结果整合起来。
## 整体流程
下面是实现多进程计算结果整合的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建进程池 |
| 步骤二 | 将任务拆分为多个子任务 |
| 步骤三 | 将
原创
2023-09-18 05:40:16
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# Python多进程计算结果合并
在实际应用中，有时候我们需要对一些大规模的数据进行处理，并且需要利用多个进程来加快计算速度。然而，多进程计算完之后，我们还需要将各个进程的结果合并起来，以便后续的分析或展示。在Python中，我们可以利用`multiprocessing`模块来实现多进程计算，并利用`Queue`来合并结果。
## 多进程计算
首先，让我们来看一个简单的多进程计算的示例。假
原创
2024-03-02 06:07:18
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Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多进程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。对比实验资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程
