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
转载
2023-12-07 07:25:33
92阅读
今日主要内容:1.队列2.管道3.数据共享4.进程池5.回调函数 一.队列队列:创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。 Queue([maxsize])
创建共享的进程队列。
参数 ：maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。
底层队列使用管道和锁定实现Queue([maxsize])
创建共
转载
2023-06-21 15:33:30
165阅读
本文实例讲述了python实现通过队列完成进程间的多任务功能。分享给大家供大家参考，具体如下：1.通过队列完成进程间的多任务import multiprocessing
def download_data(q):"""下载数据"""# 模拟从网上下载数据
data = [11, 22, 33, 44]
# 向队列中写入数据
for temp in data:
q.put(temp)
print("
转载
2023-10-09 00:02:19
99阅读
进程以及状态1. 进程程序：例如xxx.py这是程序，是一个静态的进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的2. 进程的状态工作中，任务数往往大于cpu的核数，即一定有一些任务正在执行，而另外一些任务在等待cpu进行执行，因此导致了有了不同的状态就绪态：运行的条件都已经慢去，正在等在cpu执行 执行态：cpu正
转载
2023-12-09 14:23:46
64阅读
池分为：进程池、线程池
池：预先的开启固定个数的进程数/线程数，当任务来临的时候，直接提交给已经开好的进程 / 线程，让这个进程 / 线程去执行就可以了。
池节省了进程、线程的开启、关闭、切换需要的时间，并且减轻了操作系统调度的负担。
转载
2023-07-28 17:35:02
59阅读
之前文章对python中进程池的原理、数据流以及应用从代码角度做了简单的剖析，现在让我们回头看看标准库中对进程池的实现都有哪些值得我们学习的地方。我们知道，进程池内部由多个线程互相协作，向客户端提供可靠的服务，那么这些线程之间是怎样做到数据共享与同步的呢？在客户端使用apply/map函数向进程池分配任务时，使用self._taskqueue来存放任务元素，_taskqueue定义为Queue.Q
转载
2024-07-12 08:42:45
37阅读
本文实例讲述了Python高级编程之消息队列(Queue)与进程池(Pool)。分享给大家供大家参考，具体如下：Queue消息队列1.创建import multiprocessingqueue = multiprocessing.Queue(队列长度)2.方法方法描述put变量名.put(数据)，放入数据(如队列已满，则程序进入阻塞状态，等待队列取出后再放入)put_nowait变量名.put_n
转载
2023-11-15 18:01:51
69阅读
进程池的map使用
p.apply()是指让进程池中的进程，同步的帮你做任务
2.p.apply_async()# 是指让进程池中的进程，异步的帮你做任务
from multiprocessing import Pool
def func(num):
num += 1
print(num)
return num
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5)
res
转载
2023-10-18 09:34:53
80阅读
#Manager 实现进程间数据共享
from multiprocessing import Manager,Lock,Process
def func(dict1,lock1,str1):
with lock1:
print(dict1['count']) #100 感觉像是dict字典被Manager创建了以后，就可以在进程之间传递信息了
print
转载
2024-07-31 17:19:32
49阅读
概要: 1.管道:Pipe() 也是IPC通信的一种, 2.数据共享:Manager() 3.进程池:Pool() 4.信号量和进程池的区别一.管道:Pipe() IPC通信机制：I
转载
2024-08-16 18:58:35
35阅读
1.线程队列 线程队列有三种：先进先出，后进先出，按优先级进出，具体如下：1 import queue
2
3 # 先进先出
4 q = queue.Queue(3)
5
6 q.put(1)
7 q.put(2)
8 q.put(3)
9 # q.put(4) # 再放阻塞，等待队列消费
10 # q.put(4，block = False) # 不阻塞，强制放数据，如
转载
2023-07-05 22:30:42
189阅读
一、进程池 进程池也是通过事先划分一块系统资源区域，这组资源区域在服务器启动时就已经创建和初始化，用户如果想创建新的进程，可以直接取得资源，从而避免了动态分配资源(这是很耗时的)。 线程池内子进程的数目一般在3～10个之间，当有新的任务来到时，主进程将通过某种方式选择进程池中的某一个子进程来为之服务。相比于动态创建子进程，选择一个已经存在的子进程的代价显得小得多（进程开启过多，效率反而
转载
2023-07-28 13:18:55
646阅读
python有两个队列一个队列是针对多线程 这个导入方式： from queue import Queue 多进程队列导入方式： from multiprocessing import Queue 队列里面get()方法如果没有数据获取就会一直阻塞并且等 不能线程和进程队列混用，不然会很卡 接下来我们模仿生产者和消费者模型，来看看实际效果 多线程代码：from concurrent.futures
转载
2024-02-26 17:00:17
45阅读
# Python查看进程池等待队列
## 概述
在Python中，我们可以使用`multiprocessing`模块来实现进程池。进程池是一种可以复用进程的机制，可以提高程序的执行效率。当进程池中的所有进程都在执行任务时，新的任务会被放入一个等待队列中，等待空闲的进程来执行。本文将介绍如何使用Python查看进程池的等待队列。
## 步骤
下面是查看进程池等待队列的步骤：
| 步骤 |
原创
2024-01-04 08:41:56
131阅读
## Python启动进程池和队列
### 1. 定义问题
在开始教导小白如何实现Python启动进程池和队列之前，我们首先需要明确问题的定义。在编写并发程序时，进程池和队列是常用的工具，可以提高程序的执行效率和资源利用率。进程池是一个容器，用于保存待执行的任务，并能够自动管理和调度多个进程来执行任务。队列用于在多个进程之间传递数据。
### 2. 整体流程
下面是实现Python启动进程
原创
2023-11-17 09:47:13
28阅读
# 使用 Python 进程池和队列的详细教程
在 Python 中，使用进程池（`multiprocessing.Pool`）和队列（`multiprocessing.Queue`）可以高效地处理并发任务。这篇文章将会教你如何实现这一过程，包括必要的步骤和代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们先明确一下整个流程。以下是步骤的简要概览：
| 步骤编号 | 步骤
原创
2024-08-17 05:33:07
84阅读
进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间
转载
2023-05-31 19:19:25
92阅读
线程池和进程池与队列线程队列from queue import Queue
# queue模块中的队列，只能保存一般数据或者多线程中产生的数据（多用于多线程，自带线程安全属性）
# 队列数据结构：是容器，先进先出
if __name__ == '__main__':
# 1.队列基本用法
# 1）创建队列对象:Queue()
q = Queue()
# 2）添
转载
2024-02-14 23:26:26
37阅读
1 线程池原理 主线程是通过队列将任务传递给多个子线程。一旦主线程将任务塞进任务队列，子线程们就会开始争抢，最终只有一个线程能抢到这个任务，并立即进行执行，执行完后将结果放进Future对象就完成了这个任务的完整执行过程。 主线程将任务塞进线程池后得到了这个Future对象，它内部的_result还是空的。如果主线程调用result()方法获取结果，就会阻塞在条件变量上。如果子线程计算任务完成了就
转载
2023-12-13 08:36:44
46阅读
# 从pdf文件转文本是一个cpu以及io负载都很高的过程# 为了提高文本的转化效率,采用多进程提高转化效率# coding=utf-8import multiprocessingimport timeimport pdfplumberimport osmin_pdf_dir, max_pdf_dir = "2017-01-03", "2017-01-31" # []base...
原创
2022-01-02 14:51:33
322阅读
