# Python 进程池与 `apply` 方法的使用
在 Python 中，使用多进程处理任务是一种提高程序性能的有效方式。特别是在 CPU 密集型任务中，多进程可以有效利用多核处理器，从而加快程序的执行速度。`multiprocessing` 模块提供了进程池（Pool）的概念，使得管理多个进程更加方便。本文将详细讲解 Python 中的进程池和 `apply` 方法，并提供代码示例。
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原创
2024-10-13 06:49:14
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在前面的博客我也写了什么是池子， 池子就是里面的东西给你准备好了，你直接用就行了，相当于缓存。进程池也是创建进程的， 和前面 Process 类，Process 子类差别很大，进程池 可以一次创建多个进程，并且可以执行多个任务Process 类，Process 子类 ，需要实例化 才能达到，并不能真正意义上的多任务请看示例代码：解释在注释里，自己理解下，不懂请评论谢谢from multiproce
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2023-10-07 17:21:40
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主要内容：小目标：掌握进程池主要内容：进程池使用；1. 进程池：有没有一种方式：直接创建N个进程，然后直接将任务交给这些进程去执行？有，进程池；进程池相关方法： 进程池 apply_async与apply区别：apply：添加任务后，等待进程函数执行完，apply_async：添加任务后，立即返回，支持回调；原型如下：#callback为回调函数pools.apply_async(fun
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2023-10-27 12:32:47
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# Python 进程池中的 apply_async 使用指南
在 Python 中，进程池（Process Pool）是一个强大且方便的工具，用于并行处理任务。通过使用 `apply_async` 方法，我们可以在池中异步地提交一项任务，并在处理完成后及时获取其结果。本篇文章将全面介绍如何使用 `multiprocessing` 模块中的进程池以及 `apply_async` 方法，适合刚入行
一般我们是通过动态创建子进程（或者子线程）来实现并发服务器的，这样的缺点（1）动态创建进程（或线程）比较耗费时间，这将导致较慢的客户响应（2）动态创建的子进程通常只用来为一个客户服务，这样导致了系统上产生大量的细微进程（或线程）。进程和线程间的切换将消耗大量CPU时间（3）动态创建的子进程是当前进程的完整映像，当前进程必须谨慎的管理其分配的文件描述符和堆内存等系统资源，否则子进程可能复制这些资源，
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2023-11-28 04:38:14
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# 如何解决 "python 进程池 apply_async 不执行" 问题
## 1. 问题描述
当使用Python中的进程池进行任务分配时，有时候会出现`apply_async`方法不执行的情况。这可能是由于进程池中的进程已经被使用完毕，或者其他一些原因导致任务无法执行。
## 2. 解决流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[问题描述] --> B[创建进程
原创
2024-07-09 05:46:39
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# Python进程池Pool实现入参有列表apply的详细解析
在进行并发编程时，Python的`multiprocessing`模块提供了强大的工具，其中`Pool`类是处理多进程的一个非常实用的功能。本文将详细探讨如何结合`Pool`和`apply`方法，实现对列表参数的并行处理。我们还将用示例逐步解析相关代码，并通过图表和表格的方式进一步阐释。
## 1. 什么是进程池？
在Pyth
进程的定义进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行
原创
2021-11-30 14:04:39
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1. 进程池进程池，只开指定数目的进程数（一般是CPU内核数+1）这样调度多个任务时，执行效率要比同时开多个进程执行效率要高很多（因为当同时开多个进程时，开进程是很占用资源的，时间都浪费在开进程上面了）进程池方法-----p.map()from multiprocessing import Pool
import time
import random
def func(i):
time.s
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2023-08-10 16:15:48
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可以使用与创建和使用线程池相同的方式创建和使用进程池。进程池可以定义为预先实例化和空闲进程的组，它们随时可以进行工作。当我们需要执行大量任务时，创建进程池优先于为每个任务实例化新进程。Python模块 - Concurrent.futuresPython标准库有一个名为 concurrent.futures 的模块。该模块是在Python 3.2中添加的，用于为开发人员提供启动异步任务的高级接口。
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2023-09-12 19:25:01
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一、关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了Thread
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2024-02-04 11:11:54
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简介参考文档： https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter4/01_Introduction.html为实现程序并发执行和资源共享，提高程序效率，需要进行多线程以及多进程开发。在具体介绍之前，需要了解GIL.GIL是实现python解释器(CPython)时引入的一个概
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2024-02-25 05:03:07
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进程池： 在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。 &nbs
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2024-02-15 10:18:29
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1.进程池from multiprocessing import Pool
def func(n):
for i in range(10):
print(n+1)
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(3) #启动有三个进程的进程池。
#第一个参数进程要访问的代码，第二个参数必须是一个可迭代参数，规定了要执行的任
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2023-06-25 15:30:28
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1、apply 和 apply_async 一次执行一个任务，但 apply_async 可以异步执行，因而也可以实现并发。2、map 和 map_async 与 apply 和 apply_async 的区别是可以并发执行任务。3、starmap 和 starmap_async 与 map 和 map_async 的区别是，starmap 和 starmap_async 可以传入多个参数。4、i
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2023-08-06 15:29:35
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一、可重复利用的线程1.队列计数器线程只能使用一次，只能执行一次任务，使用完成之后就丢失了，每次来一个任务我们就创建一个新的线程去执行这个任务，会有大的开销，资源和时间的浪费。这种情况下我们可以定义两个函数（两个任务），交给一个线程去完成。而多任务需要有存放空间，存放的空间可以是列表，字典，集合（去重），元组，队列。（1）使用队列进行重复利用其中的队列是先进先出的，并且 get 获取完元素后会删除
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2023-12-07 07:25:33
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在进行大数据量的数据回测时，往往是针对不同的参数，对相同的数据进行循环计算，这时我们可以使用多进程来实现高速回测。
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2023-06-02 21:58:12
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线程池的使用线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor，Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池。如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的 task
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2023-06-15 21:29:27
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很久没有用到进程池，今天公司项目需要大量进程，考虑使用进程池操作。其实很简单，几行代码就可以搞定，但是遇到了一个比较有意思的问题。之前写Python都是在Linux上，没有出现过，今天发现Windows上还是有一些区别。我以为很简单，导包，创建，使用，结束。五行搞定。from multiprocessing import Pool
pool = mp.Pool(processes=mp.cpu_c
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2023-07-28 08:03:45
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一、GIL:全局解释器锁 1 、GIL:全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁，是夹在解释器身上的， 同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁，才能执行解释器代码2、GIL的优缺点： 优点： 保证Cpython解释器内存管理的线程安全 缺点：同一进程内所有的线程同一时刻只能有一个执行，也就说Cpython解释器的多线程无法实现并行 二、GIL与多线程 有了GIL的存
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2024-02-09 11:19:19
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