python中两个常用来处理进程的模块分别是subprocess和multiprocessing，其中subprocess通常用于执行外部程序，比如一些第三方应用程序，而不是Python程序。如果需要实现调用外部程序的功能，python的psutil模块是更好的选择，它不仅支持subprocess提供的功能，而且还能对当前主机或者启动的外部程序进行监控，比如获取网络、cpu、内存等信息使用情况，在
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2023-07-06 01:08:31
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和选用线程池来关系多线程类似，当程序中设置到多进程编程时，Python 提供了更好的管理多个进程的方式，就是使用进程池。进程池可以提供指定数量的进程给用户使用，即当有新的请求提交到进程池中时，如果池未满，则会创建一个新的进程用来执行该请求；反之，如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，只要池中有进程空闲下来，该请求就能得到执行。Python multiprocessing 模块提供
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2023-10-07 17:40:05
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python进程池Pool 和前面讲解的python线程池类似，虽然使用多进程能提高效率，但是进程的创建会消耗大量的计算机资源（进程Process的创建远远大于线程Thread创建占用的资源），线程是计算机最小的运行单位，连线程都需要使用线程池，进程有什么理由不使用进程池？需要注意的是，在Windows上要想使用进程模块，就必须把有关进程的代码写在if __name__ == ‘__main__’
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2023-09-27 14:01:17
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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
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2023-05-23 16:42:08
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进程池Pool当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经
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2023-10-09 08:33:50
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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。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数一个操作系统不可能无限开启进程，通常有几个核就开几个进程进程开启过多，效率反而会下降（开启进程是需要占用系统资源的，而且开启多余核数目的进程也无法做到并行） 例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用
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2023-10-14 14:00:53
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Python多进程/多线程GIL线程、进程多进程多进程多进程、多线程选取代码示例代码示例2 （参考转载） GILCpython因为存在GIL（全局解释器锁）导致python无法真正实现并行计算，故多线程/多进程需要了解。线程、进程举例子：进程 = 火车 线程 = 车厢 一个进程可以包含多个进程，各个进程之间共享资源，多个进程之间切换开销相对于进程较小 多个进程之间 不共享资源，进程间切换开销较大
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2023-10-09 21:33:53
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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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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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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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