from multiprocessing import Process, Pool
import time
def select():
time.sleep(1)
print(time.ctime())
return '这是每个进行执行完后返回的值，该值会会被 callback函数接收'
def foo(args):
print(args)
if __n
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2023-07-04 17:49:01
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# Python中的进程池、关闭和加入
在Python中，使用多进程可以有效地提高程序的执行效率。进程池是一种常见的多进程处理方式，它允许我们创建一组固定数量的进程，然后用这些进程来处理任务。在本文中，我们将重点介绍Python中的进程池以及如何关闭和加入进程池。
## 进程池的概念
进程池是一种资源管理技术，它使用可重用的进程池来执行任务，而不是为每个任务创建一个新的进程。进程池维护一个进
原创
2023-09-29 21:35:51
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1.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达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行
2.multiprocessing.Pool常用函数解析：apply_async(func[
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2023-10-19 10:46:14
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Python多进程Process、Pool的使用总结序. multiprocessing包
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。进程池Pool
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2023-07-30 16:15:21
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简介pgpool-II是一个位于postgresql数据库和客户端之间的中间件，可以提供一下几个功能：1.连接池pgpool-II保持已经连接到postgresql数据库的连接，并在使用相同参数连接进来时重用他们，减少了连接开销，并增加了系统的总体吞吐量。2.复制pgpool-II可以管理多个postgresql数据库，激活复制功能并使在2台或多台postgresql节点中建立一个实时备份称为可能
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2024-03-17 14:46:48
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# Python中的连接池：close()真的会关闭吗？
在现代软件架构中，资源的高效管理至关重要，尤其是数据库连接。连接池是针对数据库连接的高效复用机制。在Python中，我们通常使用连接池来优化数据库交互。但在实际使用中，“close()”方法的作用常常引发误解。本文将深入探讨Python连接池中的close()方法究竟如何工作，并用示例代码加以说明。
## 什么是连接池？
连接池（Co
原创
2024-09-29 05:06:01
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在更改 SQLAlchemy Session 从每次请求都创建到共享同一个 Session 之后遇到了如下问题：StatementError: (sqlalchemy.exc.InvalidRequestError) Can’t reconnect until invalid transaction is rolled back [SQL: ]或者是raised unexpected: Opera
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2024-02-29 07:23:45
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1.abs() 函数返回数字的绝对值。2.all() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 中的所有元素是否不为 0、''、False 或者 iterable 为空，如果是返回 True，否则返回 False。3.python open() 函数用于打开一个文件，创建一个 file 对象，相关的方法才可以调用它进行读写。open(name[,mode[,buffering]])参数说明：
功能关闭窗口并释放窗口以及窗口上的控件所占据的内存。语法Close(windowname)参数windowname：要关闭窗口的名称返回值Integer。函数执行成功时返回1，发生错误时返回-1。如果参数windowname的值为NULL，Close()函数返回NULL。用法应用程序使用Open()或其它Open簇函数打开窗口后，不需要窗口时，可以使用Close()关闭窗口并释放窗口以及窗口上所有
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2023-12-15 16:01:46
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目录一、open（）函数的基本用法1. 读取文件2. 打开模式3. 编码方式二、open()，close()与 with open()的区别 一、open（）函数的基本用法在介绍区别之前先简单说明 open() 函数的用法，分为以下三个部分：1. 读取文件使用格式：文件句柄 = open('文件路径', '模式'，编码方式)流程如下：f = open(file_path, 'r', encodi
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2023-08-11 22:39:02
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源于： 执行类代码 --parallel_str_search.py – 函数do_search 进程池pool中的apply方法与apply_async方法比较： 1. apply方法是阻塞的 意思是等待当前子进程执行完毕后，再执行下一个进程。import time
from multiprocessing import Pool
def run(msg):
print(
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2024-01-08 13:02:02
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一、情景再现 在Python中，我们在打开文件的时候，为了代码的健壮性，通常要考虑一些异常情况，比如：try:
ccfile = open('/path/data')
content = ccfile.readlines()
ccfile.close()
except IOError:
log.write('no data read\n') 如果文件操作出现异
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2024-05-21 08:19:06
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文章目录前言一、文件基本操作open与close读数据 read读数据readlines与readline二、面向对象1.类的创建与继承2.重点操作总结 前言一、文件基本操作open与close打开文件：使用 open() 函数，该函数会返回一个文件对象对已打开文件做读/写操作：借助对应的函数实现关闭文件：完成对文件的操作之后，使用 close() 函数关闭文件 必用的open（）函数用于打开文
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2023-07-14 13:42:27
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close() 方法用于关闭一个已打开的文件。关闭后的文件不能再进行读写操作， 否则会触发 ValueError 错误。 close() 方法允许调用多次。
当 file 对象，被引用到操作另外一个文件时，Python 会自动关闭之前的 file 对象。 使用 close() 方法关闭文件是一个好的习惯。
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2023-07-14 09:58:34
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python3学习基础
简介
Python是Guido van Rossum在1989年圣诞节期间所开发的一种新的脚本解析语言。设计思想
Python的设计哲学是优雅，明确，简单。
1.利用缩进规则来规范代码，表示语句块的开始和退出。
2.代码中出现许多语法糖，用最少的代码做最多的事情。
3.支持面向对象和面向过程，同时支持C，C++进行扩展。基础一：关键字
False class finally
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2023-08-09 17:31:44
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文件的打开关闭python对文本文件和二进制文件采用统一的操作步骤 “打开——操作——关闭”。 打开后的文件处于占用状态，不予许重复打开。 python通过解释器内置的open()函数打开一个文件，并实现该文件与一个程序变量的关联：<变量名> = open(<文件名>,<打开模式>)open()函数有两个参数：文件名和打开模式。 文件名：文件的实际名称，也可以包
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2023-12-11 00:34:34
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需要注意的是，如果使用多线程，用法一定要加上if __name__=='__main__':(Python中的multiprocess提供了Process类，实现进程相关的功能。但是它基于fork机制，因此不被windows平台支持。想要在windows中运行，必须使用if __name__=='__main__':的方式)，但是我有另一种方法在使用线程池的时候可以不使用name_mian，最下面
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2023-09-03 16:31:31
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我使用多进程的一般方式，都是multiprocessing模块中的Pool.map()方法。下面写一个简单的示例和解析。至于此种方法使用多进程的效率问题，还希望大佬予以指正。示例："""
探索pool.map多进程执行方式的实质
"""
from multiprocessing import Pool
from time import sleep
from datetime import dat
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2023-06-27 10:42:49
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什么是进程和线程？ 进程是指计算机中已运行的程序，是系统进行资源分配和调度的基本单位；线程是CPU调度和分派的基本单位，一般来说，进程是线程的容器，一个进程可以包含多个线程。最近因为一个计算时间比较长的程序，接触了Python的多进程计算，Python实现多进程多线程计算还是比较容易的，我用的是Python的multiprocessing模块。 Python的multiproc
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2023-07-27 23:11:46
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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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2023-08-10 09:30:13
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