目录一、程序和进程二、创建进程三、使用类的方式来创建进程四、创建 进程对象的时候传递参数五、 进程是不共享全局变量的六、进程间通信(IPC)---Queue七、进程vs线程八、进程池九、进程池间的通信一、程序和进程程序：一段代码，这个代码规定了将来运行时程序执行的流程进程：一个程序运行起来之后，代码+用到的资源(cpu、内存、网络等)称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单位二、创建进程from
python中的并发有三种形式，多进程、多线程、协程。执⾏并发任务的⽬的是为了提⾼程序运⾏的效率。一、多进程的创建：多进程的创建方法有两种：1、通过Process创建多进程Process语法结构：Process(group, target, name, args, kwargs)
group：指定进程组，⼤多数情况下⽤不到
target：表示调用对象，即子进程要执行的任务
nam
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2023-08-31 08:33:27
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第一种方式 Process 第二種
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2023-06-25 16:18:51
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在当今互联网架构中，Flask 是一个非常流行的 Python Web 框架，但在处理高并发或资源密集型任务时，我们常常会遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，“Python Flask 实现多进程”成为一个备受关注的话题。在本文中，我们将全面探讨如何在 Flask 应用中有效地实现多进程支持。
### 背景描述
Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架，但它本身是单线程的，可能在处理多个客户端
简介flask是一个轻量级的基于Python的web框架。它没有太多复杂的功能，就像koa，需要一系列的插件来扩展其他功能，被称为microframework。flask没有默认使用的数据库等。其他Python web框架：Django：它比flask重的多。包含了web开发的常用功能，orm、session、form、admin、分页、中间件、信号、缓存、contenttype等等，Django
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2024-09-25 07:04:09
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关于单例模式：问题：单例模式在本地测试时一切正常，当运行在生产环境下，单例不生效，会创建出多个实例。原因：Django/Flask本地环境的runserver为单进程多线程，单进程下当然共享一份内存，而在生产环境的多worker下，每个进程都有自己的内存空间，因此也有自己的实例。 关于全局变量：同样的问题，在生产环境中，多个worker之间是无法共享一个全局变量的，一个worker修改了
目录2.1 机器学习的本质是分类与回归2.1.1 分类问题2.1.2 回归问题2.1.3 构成机器学习的元素2.2 Pytorch的基本概念2.2.1 张量、变量与nn.module2.2.2 张量与机器学习的关系2.3 tensor编程基础2.3.1 正常定义的tensor(ones、eye、zeros)2.3.2 特殊定义的tensor (zeros_like、ones_like)2.3.3&
前言Flask 是 Python 中最流行的 Web 框架之一，以小巧、灵活、可扩展性强著称。相比 Django，它给了开发者最大限度的自由。本文将通过一个简单的 Demo 项目，来演示如何在 CODING 持续集成 中快速集成 Python + Flask 项目，并利用 Jenkins 进行构建，之后推送至 CODING 制品库 。准备工作环境GitPythonpip
PyCharm （或者 V
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2024-08-20 21:56:34
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一、多任务并发与并行并发CPU调度执行速度太快了,看上去一起执行，任务数多于CPU核心数并行真正一起执行，任务数小于等于CPU核心数并发是逻辑上的同时发生，并行更多是侧重于物理上的同时发生。实现多任务的方式多进程模式启动多个进程，每个进程虽然只有一个线程，但是多个进程可以一起执行多个任务多线程模式启动一个进程，在一个进程的内部启动多个线程，这样多个线程也可以一起执行多个任务多进程+多线程启动多个进
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2023-07-24 15:48:46
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flask多线程下，连接泄露的bug架构图 如图所示，底层使用mysql，web服务使用flask-SqlAlchemy的连接池（复用连接，减少创建销毁开销），逻辑层代码使用线程池（异步IO操作，如果要异步cpu操作，可以很方便改成进程池）。基础知识使用db.engine.execute(sql): 从连接池获取一个连接,执行完sql后自动commit;(commit操作的回调是: 归还
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2024-03-07 21:11:10
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1、背景我的实验是：利用Flask开放一个服务，用户可以请求这个服务，以执行一个耗时非常长的任务。由于这个任务耗时非常长，因此Flask需要使用异步的方式，即用户请求后马上返回状态，将耗时任务交给另外一个进程去执行。2、实验过程如果不采用异步的方式，那么要实现上述任务是非常简单的，示例代码如下：from flask import Flask
from time import sleep
app
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2024-03-06 23:46:10
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通常，我们使用flask起好了一个服务后，希望使用多进程来更高效的使用我们的服务，让我们的服务能更大的处理并发，这里记录使用uwsgi的一个简单的使用案例。目录flask服务编写uwsgi配置文件uwsgi使用总结参考1.创建一个简单的flask服务这里我们模拟一个简单分词的HTTP服务，服务的输入输出如下：用户输入： 字符串的query服务输出： 分词结果服务的代码如下:#!/usr/bin/e
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2023-10-10 22:22:25
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1、Flask对象初始化参数 Flask 程序实例在创建的时候，需要默认传入当前 Flask 程序所指定的包(模块)，接下来就来详细查看一下 Flask 应用程序在创建的时候一些需要我们关注的参数：import_name
Flask程序所在的包(模块)，传 __name__ 就可
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2024-06-23 06:55:44
239阅读
1多个线程操作同一对象带来的问题 多个线程修改同一对象属性，会造成数据错乱。 import time
import threading
class A:
b = 1
obj1 = A()
def worker():
obj1.b = 2
t1 = threading.Thread(target=worker)
t1.start()
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2024-10-26 21:48:58
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一、参数 app.run()中可以接受两个参数，分别是threaded和processes，用于开启线程支持和进程支持。 二、参数说明 1.threaded : 多线程支持，默认为False，即不开启多线程; 2.processes：进程数量，默认为1. 三、使用范例
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2018-10-29 11:32:00
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多进程池Flask实战应用 import json import math import flask from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor app = flask.Flask(__name__) process_pool = Proce ...
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2021-09-11 12:39:00
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在Unix/Linux下，可以使用fork()调用实现多进程。 要实现跨平台的多进程，可以使用multiprocessing模块。 进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享获得锁的线程用完后一定要释放锁，否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去，成为死线程。所以我
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2024-06-12 21:57:21
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场景介绍很多些时候，在做 flask 程序的时候，我们需要用到一些全局变量，比如用户的登录信息等
blog 中的搜索功能，需要在不同的页面都显示搜索，最笨的方法是每个页面都实现一个搜索功能，但是这样太重复，太繁琐，违反了“简单”原则。一个好的程序员会把重复的事情都模块化，简单化。
我们可以每个 url 都用到了同意同一个搜索功能。这需要我们用到一个全局的搜索功能。全揽：current_app #
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2023-12-14 21:47:43
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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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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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