理论知识操作系统背景知识顾名思义，进程即正在执行的一个过程。进程是对正在运行程序的一个抽象。进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。所以想要真正了解进程，必须事先了解操作系统，PS：即使可以利用的cpu只有一个（早期的计算机确实如此），也能保证支持（伪）并发的能力。将一个单独的cpu变成多个
Multiprocessing.Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，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规定最大值，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它。Pool类用于需要执行的目标很多，而手动限制进程数量又太繁琐时，如果目标少且不用控制进程数量则可以用Process类。class mu
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2024-02-20 20:32:20
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由于Python的多线程并不能真正支持并行，实际上仍采用的是单核串行的方式，这与它的GIL(全局解释器锁)有关。因此，我们需要异步并行地执行某些程序时，可以采用多进程的方式。多进程详细API可以参考链接：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html，本文主要讲述其中的关键部分以及使用样例。1、常用的进程池Pool类处理方法
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2023-09-05 11:53:29
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线程的使用 1. 导入包 import threading 2.创建线程 thread1 = threading.Thread(tag="函数名",args=(参数,)) 3.开启线程 thread1.st
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2024-02-02 11:09:02
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multiprocessing在python2.6+版本中得到应用。multi意思为多个，processing意思为进程 也就是实现多进程。可以实现利用调用计算机的多个CPU实现多线程。multiprocessing是一个包，支持使用类似threading模块的API生成进程。multiprocessing包提供本地和远程两种并发，通过使用子进程而非线程有效地回避了全局解释器锁。 因此，multi
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2024-03-29 11:54:31
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目录1.锁：mutex(互斥量)1.1 mutex类总结2. lock_guard3. unique_lock3.1 unique_lock取代lock_guard3.2 unique_lock的第二个参数3.2.1 std::adopt_lock3.2.2 std::try_to_lock3.2.3 std::defer_lock3.3 unique_lock的成员函数3.3.1 lock()/
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2024-05-02 22:49:02
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在现代分布式计算中，Python 的 `multiprocessing.Pool` 是非常实用的工具，用于简化多进程处理任务。在本文中，我们将深入探讨 Python 中 Pool 的相关问题及其解决方案。我们将分为多个部分，对每个部分进行详尽的解析。
## 背景定位
随着数据处理的复杂性不断增长，单线程任务往往难以满足业务需求。这会导致处理速度缓慢，直接影响到用户体验与业务效率。实践中，我们发
# 项目方案：使用Python加锁实现多线程文件处理
## 1. 项目背景
在现代软件开发中，多线程编程已经成为一种常见的需求。尤其是在需要处理大量文件的场景下，使用多线程可以有效地提高程序的执行效率。然而，在多线程编程中，线程安全是一个重要的问题。当多个线程同时访问并修改相同的数据时，很容易产生数据竞争和不确定的结果。因此，正确地使用锁机制非常重要。
本项目旨在使用Python编写一个多线
原创
2023-11-23 05:36:29
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一、threadpool 基本用法pip install threadpool pool = ThreadPool(poolsize)
requests = makeRequests(some_callable, list_of_args, callback)
[pool.putRequest(req) for req in requests
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2023-10-15 14:35:40
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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
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2023-10-10 16:14:14
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# Python 中进程池（Pool）实现指南
随着多核处理器的普及，使用多进程来提高执行效率已经成为开发中的一个重要考虑。Python 的 `multiprocessing` 模块为我们提供了方便的方法来实现多进程，其中 `Pool` 类是一个用于管理工作进程池的高效工具。本文将详细介绍如何在 Python 中使用进程池。
## 整体流程
在使用 Python 进程池时，我们通常需要按照以
# 在Python中使用多进程（Pool）
随着计算机科技的发展和多核处理器的普及，多进程编程成为了一个越来越重要的主题。在Python中，可以使用 `multiprocessing` 库来利用多核CPU。特别的是，`Pool` 类提供了一种简单的方式来管理多个进程。本文将引导你如何使用 `Pool` 来并行处理任务。
### 流程概述
下面是使用 `multiprocessing.Pool
原创
2024-09-20 06:50:53
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# Python中的线程池（Thread Pool）
在并发编程中，线程池是一个非常有用的工具，用于有效地管理和调度线程。与直接创建和销毁线程相比，线程池可以显著降低操作系统资源的开销，并提高程序的性能。本文将介绍Python中的线程池，包括其工作原理、用法示例及一些优缺点分析。
## 什么是线程池？
线程池是一个预先创建好的线程集合，这些线程可以被重复利用来执行多个任务。这样可以避免频繁创
原创
2024-07-31 08:14:57
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## Java中for循环如何加锁
在Java中，我们可以使用synchronized关键字来实现对共享资源的加锁操作，保证线程安全性。对于for循环，我们可以使用synchronized关键字来加锁，以防止多个线程同时访问共享资源导致的竞态条件问题。
### 问题描述
假设我们有一个银行账户类BankAccount，其中包含账户余额balance和一个用于存款的方法deposit。我们希望
原创
2023-08-29 05:17:55
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函数，内建函数
1.函数1.1 定义函数·函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。·任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。·函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。·函数内容以冒号起始，并且缩进。·return [表达式] 结束函数，
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2024-05-18 00:32:29
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前言学习UI自动化的同学都应该知道PO模式，PO共分为三层，分别是页面定位层，页面对象层，业务逻辑层。po模式有以下几个优点：1.易读性好2.扩展性高3.复用性强4.维护性好5.代码冗余率低前因：让不会代码的同学也能编写自动化思考问题：市面上不乏有录制回放，数据驱动的框架，为什么还要自己封装呢解决问题：封装能更加贴切自己公司的项目，能更好的进行扩展，而且更能展示自身的价值这里我就不具体讲解sele
# 理解 Python 中 Pool 的用法
在 Python 中，`multiprocessing` 模块提供了许多工具来创建和管理多个进程。其中，`Pool` 类用于使多个进程并行执行任务，这在处理需要大量计算的任务时非常有用。本文将带您逐步了解如何使用 `Pool` 类。
## 整体流程
我们可以将使用 `Pool` 的整个流程简单归纳成以下几个步骤：
| 步骤
# Python 中的全局连接池：`global __pool`
在开发大型系统或者需要频繁进行数据库操作的应用时，效率和资源管理尤为重要。为了有效管理数据库连接，Python 的一些开发者采用连接池的方式来优化程序性能。本文将解释如何在 Python 类中使用全局连接池，以及它所带来的益处，并提供一个代码示例。
## 什么是连接池？
连接池是一个容器，用于存储数据库连接，以便于后续的复用。
原创
2024-10-11 07:54:03
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# Python中的Pool库：高效的并行处理
Python是一种强大的编程语言，特别是在处理并行计算任务时，使用`multiprocessing`模块中的`Pool`库可以显著提高程序的性能。`Pool`库允许我们创建多个进程，并将任务分配给这些进程处理，从而最大化CPU的利用率。这篇文章将为您介绍`Pool`库的基本用法，并提供相关的代码示例。
## 1. Pool库的基本概念
`mul
# Python如何给变量加锁
在多线程或多进程的程序中，为了避免多个线程/进程同时修改同一个变量而导致数据错误或竞争条件的出现，我们需要对变量进行加锁操作。本文将介绍Python中如何给变量加锁，并提供一个具体问题的解决方案。
## 问题描述
假设有一个全局变量`counter`，多个线程同时对其进行读写操作，其中读操作是线程安全的，而写操作需要进行加锁以防止数据错误的发生。我们希望通过给
原创
2023-10-25 09:52:22
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