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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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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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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## Python多进程写文件
### 一、整体流程
首先，我们需要了解一下整个流程，然后逐步进行实现。在实现过程中，我们将使用多进程库`multiprocessing`来创建并管理多个进程。
以下是实现“Python多进程写文件”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建进程池 |
| 2 | 准备要写入文件的数据 |
| 3 | 将数据分割为多个
原创
2023-09-20 07:11:19
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"
一、锁机制: multiprocess.Lock上篇博客中，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务同时在几个进程中并发处理，但它们之间的运行没有顺序。尽管并发编程让我们能更加充分的利用io资源，但是也给我我们带来了新问题，多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题. 例： # 多进程抢占输出资源
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2024-06-09 00:06:51
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一、多线程1、操作系统有两个容易混淆的概念，进程和线程。进程：一个计算机程序的运行实例，包含了需要执行的指令；有自己的独立地址空间，包含程序内容和数据；不同进程的地址空间是互相隔离的；进程拥有各种资源和状态信息，包括打开的文件、子进程和信号处理。线程：表示程序的执行流程，是CPU调度执行的基本单位；线程有自己的程序计数器、寄存器、堆栈和帧。同一进程中的线程共用相同的地址空间，同时共享进进程锁拥有的
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2023-09-27 07:15:52
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一、线程和多进程简介1、多进程的概念当前的操作系统都是多任务OS每个独立执行的任务就是一个进程OS将时间划分为多个时间片（时间很短）每个时间片内将CPU分配给某一任务，时间片结束，CPU将自动回收，再分配给另外任务。从外部看，所有的任务是同时执行。但是在CPU上，任务是按照串行依次运行（单核CPU）。如果是多核CPU，多个进程任务可以并行。但是在单核上，多进程只能串行执行。多进程的优点：可以同时运
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2023-08-15 18:04:43
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Linux网络编程使用多进程实现服务器并发访问发布时间：2013-10-30 09:33:48 作者：佚名 我要评论采用多进程的方式实现服务器的并发访问的经典范例。采用多进程的方式实现服务器的并发访问的经典范例。程序实现功能：1.客户端从标准输入读入一行文字，发送到服务器.2.服务器接收到客户端发来的文字后，原样返回给客户端.3.客户端接收到服务器的发来的文字后，输出
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2024-04-22 07:14:31
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文章目录1、 问题描述2、 分析2.1 `logging`模块实现日志回滚2.2 多进程日志安全输出到同一文件方案3、解决方案3.1 使用`ConcurrentRotatingFileHandler`包3.2 concurrent-log-handler包3.3 对日志输出加锁3.4 重写`FileHandler`类3.5 单独进程负责日志事件3.6 `logging.SocketHandler`
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2023-08-12 13:59:00
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## Java多进程写文件
在Java编程中，我们经常需要操作文件，包括读取和写入文件。通常情况下，我们使用单个进程来执行这些文件操作。然而，有时候我们希望在多个进程之间并行执行文件写入操作，以提高效率和性能。本文将介绍如何在Java中实现多进程写文件，并提供相应的代码示例。
### 多进程写文件的原理
在多进程编程中，我们可以通过创建多个进程来同时执行任务。对于文件写入操作，我们可以将文件
原创
2023-09-14 06:05:31
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# Python多进程多线程写文件
在Python中，我们可以使用多进程和多线程来提高文件写入的效率。多进程和多线程的概念都是为了实现并发执行的目的，但它们之间有一些区别。多进程是指在同一时间内，操作系统可以运行多个进程，每个进程有自己独立的内存空间；而多线程是指在同一个进程内，可以同时运行多个线程，这些线程共享相同的内存空间。
## 多进程写文件示例
下面是一个使用多进程写文件的示例代码：
原创
2024-02-27 06:48:12
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进程池Pool (1).当创建的任务不多时，可以利用multiprocessing中的Process动态生产多个进程， 但如果有上百或上千目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocess模块提供的Pool方法。(2). 在进程池中，可以指定一个最大进程数，如果有新的请求提交到进程池中，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程
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2023-07-06 01:02:31
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因为涉及到进程间互斥与通信问题，因此默认情况下Python中的logging无法在多进程环境下打印日志。但是查询了官方文档可以发现，推荐了一种利用logging.SocketHandler的方案来实现多进程日志打印。 其原理很简单，概括一句话就是说：多个进程将各自环境下的日志通过Socke
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2023-05-26 17:11:22
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# 多进程同时写文件示例
在Python中，我们可以使用多进程来提高文件写入的效率。在某些情况下，多个进程同时写入文件可以比单个进程更快地完成任务。本文将介绍如何使用Python中的多进程同时写文件，并提供一个示例代码来演示这个过程。
## 为什么使用多进程写文件
在处理大量数据时，单个进程可能会变得很慢，因为它需要一个接一个地处理每个写入操作。如果我们使用多个进程同时写文件，可以利用多核处
原创
2024-03-25 07:01:53
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一、背景本文适合使用过log4qt的同学阅读。log4qt的使用是很简单的，但某天遇到一个比较少见的需求，应用程序中创建了两个进程，而新的进程的日志期望输出到不同文件名的日志中。本文记录了解决此需求的过程，顺带阅读了部分log4qt的源码。使用的是2021年9月的log4qt主版本，下载地址 https://github.com/MEONMedical/Log4Qt。二、单进程输出日志的情况先了解
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2024-01-21 06:12:02
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一、多进程包引用import multiprocessing二、多进程启动方式multiprocessing支持三种启动进程的方法：spawn/fork/forkserver。一般情况下使用spawn。三、多进程的创建函数multiprocessing.Process()四、关于多进程参数传递1、argsmultiprocessing.Process(target=*,args=(*,))注意这个
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2023-10-27 13:28:41
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1. 多进程读写公共数据，多进程并行import multiprocessing, os, time
import numpy as np
#公共数据
temp = np.zeros((4,12))
# 回调函数，用于多进程读写公共数据的，我的理解：多进程在回调函数这里是串行的，否则同时读写会乱掉
# 回调函数必须只有一个输入参数
def mycallback(index):
i,j
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2024-02-02 17:18:31
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# 使用Python多进程解决实际问题
在现代计算机系统中，多进程编程已经成为一种常见的技术，它可以提高程序的性能和效率。Python作为一种灵活且易学的编程语言，提供了多进程编程的支持。本文将介绍如何使用Python的多进程模块来解决一个实际问题，并提供示例代码。
## 实际问题描述
假设我们需要统计一个文本文件中每个单词出现的次数，并输出结果。为了提高速度，我们希望使用多进程来并行处理文
原创
2023-12-20 09:30:54
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# Python多进程写Mutex
## 简介
在多进程编程中，为了保证程序的正确性和避免资源竞争，我们需要使用mutex（互斥锁）来实现对共享资源的访问控制。Mutex是一种同步原语，只允许一个进程或线程在同一时间对共享资源进行访问，其他进程或线程需要等待释放锁后才能访问。
本文将介绍如何使用Python多进程编程实现Mutex，并提供详细步骤和相应的代码示例。
## 实现步骤
下面是
原创
2023-07-31 10:27:51
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## 实现 Python 多进程写日志
### 1. 简介
在开发过程中，日志记录是一个非常重要的环节。通过记录日志，可以追踪程序运行过程中的错误和异常，方便后续的排查和调试。而在实际开发中，如果需要处理大量数据或者执行耗时操作，使用多进程可以显著提高程序的性能和效率。
本文将介绍如何使用 Python 多进程来写日志，以及相关的步骤和代码示例。通过本文，你将学习到如何在 Python 中实
原创
2023-08-19 08:04:44
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