线程池 进程池 map . 回调            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-05-25 12:02:48
                            
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            目录   一、什么是进程池或线程池二、理解同步、异步、三、multiprocess.Pool模块实现进程池3.1.1 Pool使用方法3.1.1 代码实例——multiprocess.Pool四、Python标准模块——concurrent.futures实现进程池和线程池4.1 介绍4.2 基本方法4.3 代码实例——ProcessPoolExecutor方式1:方式2:方式34.4 代码实例—            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言
进程和线程,有很多地方非常类似,包括使用的方法也很多相同的,
所以我决定放到一起对比学习,
这一篇,专门对比:
进程池
线程池进程池为什么会有进程池?1,因为每次开启一个进程,都需要创建一个内存空间,这是耗时的2,进程过多,操作调度也会耗时,所以会有非常大的性能问题,所以我们不会让进程太大,我们会设计一个进程池,进程池的使用1,Python中先创建一个进程的池子,2,这个进程池能存放多少个进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            需要注意一下
不能无限的开进程,不能无限的开线程
最常用的就是开进程池,开线程池。其中回调函数非常重要
回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉
只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧
那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题
由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念。以后写程序也会用到
这个思想。就是生产者与消费者问题一、Python标准模块--concu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             一 进程池与线程池1.为什么需要进程池和线程池基于多进程或多线程实现并发的套接字通信,然而这种实现方式的致命缺陷是:服务端的程序运行在一台机器身上,一台机器性能是有极限的,不能无限开线程 服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多,这会对服务端主机带来巨大的压力,甚至于不堪重负而瘫痪,于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制,让机器在一个自己可以承            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            进程池与线程池(掌握) 先回顾之前TCP服务端实现并发的效果是怎么玩的 每来一个人就开设一个进程或者线程去处理 无论是开设进程也好还是开设线程也好是不是都需要消耗资源 只不过开设线程的消耗比开设进程的稍微小一点而已 我们是不可能做到无限制的开设进程和线程的因为计算机硬件的资源更不上 硬件的开发速度远 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            进程池 线程池            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor # 线程池 # def target(url): # print(url) # def main(): # # 创建线程池 # with ThreadPool            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-09-07 17:36:12
                            
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            进程和线程介绍进程是并发程序执行过程中资源分配的基本单元,简单点说就是操作系统运行的一个任务。线程是程序运行与调度的基本单元,简单点说就是进程的一个顺序执行流。两者联系: 1、操作系统创建进程,进程创建线程; 2、线程没有独立的内存,进程有独立的内存; 3、线程共享该进程的所有内存; 4、CPU切换线程的速度比切换进程的速度快; 5、一个进程至少有一个线程Python中使用线程函数式创建线程 调用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            线程池import threadingimport timedef myThread():for i in range(10):time.sleep()print(‘d’)sep=threading.Semaphore(1)threadlist=[]for name in [“a”,“b”]:mythd=threading.Thread(target=myThread,args...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            线程池import threadingimport timedef myThread():for i in range(10):time.sleep()print(‘d’)sep=threading.Semaphore(1)threadlist=[]for name in [“a”,“b”]:mythd=threading.Thread(target=myThread,args...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ----------------------池的基本模块和简单方法的说明---------------------------------------
    线程/进程池concurrent.futures模块 线程池,进程池都能够用相似的方式开启\使用  实例化 创建池  向池中提交任务,submit 传参数(按照位置传,按照关键字传)import time            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先介绍一个概念“池化技术 ”。池化技术 一言以蔽之就是:提前保存大量的资源,以备不时之需以及重复使用。 池化技术应用广泛,如内存池,线程池,连接池等等。内存池相关的内容,建议看看Apache、Nginx等开源web服务器的内存池实现。 起因:由于在实际应用当中,分配内存、创建进程、线程都会设计到一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录concurrent.futures模块ThreadPoolExecutoras_completedwaitmapmultiprocessing模块PoolapplymapAsyncResultPool与ProcessPoolExecutor  在《多进程并发与同步》和《多线程与同步简介》中介绍了线程与进程;但因启动进程与线程都需要代价,在频繁使用时,就需要通过线程池与进程池实现。con            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1、线程池从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽象,是使用异步实现,充分利用CPU提高程序执行效率,对编写线程池/进程池提供了直接的支持,而传统的进程池/线程池是使用阻塞式实现的;pytho            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录 一般我们是通过动态创建子进程(或子线程)来实现并发服务器的,但是会存在这样一些缺点:1、动态创建进程(或线程)比较耗费时间,这将导致较慢的服务器响应。   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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            07.07自我总结 进程池与线程池 一.进程池与线程池的函数的导入 进程池: 线程池: 二.进程池与线程池的定义 1.进程池的定义 pool = ProcessPoolExecutor(3) 设置最大进程为3 创建进程池,指定最大进程数为3,此时不会创建进程,不指定数量时,默认为CPU和核数 poo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-06-04 18:27:43
                            
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            一、Gil锁(Global Interpreter Lock)python全局解释器锁,有了这个锁的存在,python解释器在同一时间内只能让一个进程中的一个线程去执行,这样python的多线程就无法利用多核优势,但是这并不是python语言本身的缺点,是解释器的缺点,这个问题只存在于Cpython解释其中,像Jpython就没有。但是Cpthon是python官方解释器(算目前运行效率最高的吧)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-15 21:29:59
                            
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            进程/线程的创建过程进程/线程的创建过程在不同的操作系统有一定的差异,但总体上都是分这三步:创建或调度进程/线程,执行任务,切换或销毁进程/线程。其中创建进程时还需要分配资源;创建线程时不需要分配资源,因为线程使用父进程的资源。需要注意:创建和销毁进程/线程存在时间开销和内存开销,合理的进程/线程数量可以大大提高运行效率,超过运行环境承受能力的进程/线程数量反而会降低运行效率。而且进程/线程数量越            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-08 14:49:24
                            
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