一、多进程的概念  由于GIL的存在,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。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引入在进入多进程的学习之前, 一定需要先了解一个应用程序是如何开启一个进程的, 以及操作系统对进程是如何进行分配资源的, 进程、线程、进程池、进程三态、同步、异步、并发、并行、串行的概念也要非常的明确, 下面将介绍 Python 并发编程之多进程一.multiprocessing 模块介紹1.什么是 multiprocessing 模块multiprocess 模块是 Python 中的多进程管理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、为什么需要多进程由于GIL的存在,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。multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Proc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、什么是进程?进程:操作系统提供的抽象概念,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。程序本身是没有生命周期的,它只是存在磁盘上的一些指令,程序一旦运行就是进程。2、python如何实现多进程?在python中,利用multiprocessing可以实现多进程。multiprocessing是一个支持使用与 thre            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python程序实现多进程(multiprocessing)Fork系统和Ruby相关Python多进程
os模块multiprocessing模块:Process类,Pool类子进程subprocess模块multiprocessing中的Pipe()和Queue(), 以及Connection对象。 了解linux的Fork系统调用(wiki)
在计算机领域中,尤其是Unix及类Un            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、介绍1. 定义2. 查看进程二、进程(Process)1. 实例化Process类2. 继承Process类三、进程池(Pool)四、进程间通信1. 管道(Pipe)2. 队列五、进程间同步1. 锁(Lock、RLock)2. 共享内存(Value、Array)Ⅰ. Value类Ⅱ:Array类3. 服务进程(Manger) 一、介绍1. 定义进程(Process)是程序在计算机上的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            阅读目录1. Process2. Lock3. Semaphore4. Event5. Queue6. Pipe7. Pool序. multiprocessingpython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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言multiprocessing是一个用于产生多进程的包,与threading模块的API类似。multiprocessing既可以实现本地的多进程,也可以实现远程的多进程。通过使用多个子进程而非线程可以绕开Python的全局解释器锁(GIL),同时允许在多种系统平台使用。1. Process 模块1.1 Process介绍Process模块是一个创建进程的模块,可以通过Process直接创建进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                  Python中执行并发任务有三种方式:多进程、多线程和协程。这三种方式各有特点,各自有不同的使用场景。执行并发任务的目的是为了提高程序运行的效率,但是如果使用不当则可能适得其反。 一、多进程:     多进程的优点是子进程之间数据独立,安全性较好;缺点则是系统资源的占用较大,进程间切换的开销也比较大  &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介在 IBM® Developer® 的 早期文章 中,我演示了使用 Python 实现线程式编程的一种简单且有效的模式。但是,这种方法的一个缺陷就是它并不总是能够提高应用程序的速度,因为全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)将线程有效地限制到一个核中。如果需要使用计算机中的所有核,那么通常都需通过 对 经常使用 fork 操作来实现,从而提高速度。处理进程组是件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            之前我们已经了解了很多进程相关的理论知识,了解进程是什么应该不再困难了,刚刚我们已经了解了,运行中的程序就是一个进程。所有的进程都是通过它的父进程来创建的。因此,运行起来的python程序也是一个进程,那么我们也可以在程序中再创建进程。多个进程可以实现并发效果,也就是说,当我们的程序中存在多个进程的时候,在某些时候,就会让程序的执行速度变快。以我们之前所学的知识,并不能实现创建进程这个功能,所以我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Queue(结合例子一起看)一、先说说Queue(队列对象)队列queue 多应用在多线程应用中,多线程访问共享变量。对于多线程而言,访问共享变量时,队列queue是线程安全的。从queue队列的具体实现中,可以看出queue使用了1个线程互斥锁(pthread.Lock()),以及3个条件标量(pthread.condition()),来保证了线程安全。queue的用法如下:import Que            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.多进程        1.1 进程程序:xxx.py是程序,是静态的进程: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,进程也可以        1.2进程的状态 2.进程的创建-multiproces            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python 多进程 (Multiprocessing) 是一种同时利用计算机多个处理器核心 (CPU cores) 进行并行处理的技术,它与 Python 的多线程 (Multithreading) 技术不同,因为多线程的并发任务依赖于一个 GIL (Global Interpreter Lock)。在多进程中,每个进程都有自己的解释器进程,并且可以同时使用多个 CPU 核心,因此在处理计算密集            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            进程:程序的一次执行(程序载入内存,系统分配资源运行)。每个进程有自己的内存空间,数据栈等,进程之间可以进行通讯,但是不能共享信息。线程:所有的线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境。每个独立的线程有一个程序入口,顺序执行序列和程序的出口。线程的运行可以被强占,中断或者暂时被挂起(睡眠),让其他的线程运行。一个进程中的各个线程共享同一片数据空间。       python中的多线程其实并不是真            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            多线程  Python一个程序好像最多能同时启用4个,这样就只能用来处理一些能较快完成的问题,如果要大量的常驻线程的话应该没有解决的办法。可以使用多进程来搞定。多进程  Python的多进程在IDE中使用会报错(至少pycharm是),只能在终端执行,其他的还好。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            【目录】一、 multiprocessing模块介绍二、 process类的介绍三、 process类的使用四、僵尸进程和孤儿进程五 、守护进程六 、进程同步(互斥锁)七 、队列--生产者消费者模型八、死锁现象与递归锁(见 多线程-应用部分 ) 一、 multiprocessing模块介绍# python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_cou            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python中的多进程与进程池文章目录Python中的多进程与进程池1.multiprocessing类2.multiprocessing.Pool进程池构造方法常用方法多进程,多线程的选择应用Linux的特殊进程僵尸进程孤儿进程守护进程1.multiprocessing类方法含义current_process            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-10-19 11:38:04
                            
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            背景算法离线测试的上线后,随着业务的增长,算法的构建越来越频繁,数量也越来越多,最近一个任务中就包含28个算法。随着压力的增大,算法离线测试需要算法并行测试来解决效率问题。成果# 28个算法单进程执行时间
Task 1111417 runs 58800.14 seconds.
# 多进程执行时间
Task 1111573 runs 2187.91 seconds.
# 时间由16小时缩短到36分钟            
                
         
            
            
            
            Python的multiprocessing模块实现了多进程功能,但官方文档上只有一些比较简单的用法,主要是使用函数作为process的target,而如何在class中使用多进程并没有多讲解。google出两篇比较详细的文章,建议从它们入门:下面记录一下自己这周在python多进程上碰到的坑:创建进程时,参数必须能够被pickle,所以有些自定义的类对象实例是不能被作为参数的和threading            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-08 12:49:59
                            
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