前提: 有时候一个用一个进程处理一个列表中的每个元素(每个元素要传递到一个函数中进行处理)，这个时候就要用多进程处理1 现场案例:我有一个[ip1,ip2,ip3,.......]这样的列表，我要每个元素ip传递给一个get_ping_info(addr)函数得到返回延迟信息，然后将结果到一保存个result列表中，如果用一个单进程执行的话可能需要几分钟，但是如果多进程处理就可以缩减几倍的速度了用法:(程序代码只截图了部分，不可运行)pool.apply_async(函数...
import multiprocessing import time import os import random g_nums = [11, 22, 33]def test1():while True:print("子进程PID = %d，父进程PID = %d" % (os.getpid(), os.getppid()))time.sleep(1)def test2(a, b, c, *args, **kwargs):print(a)print(b)print(c)print(args)print(kwargs)def test3():global g_numsg_nums.append(44)print("test3：", end="")print(g_nums)def test4():global g_numsprint("test4：", end="")pri...
什么是进程，什么是线程？进程与线程是包含关系，进程包含了线程。进程是系统资源分配的最小单元，线程是系统任务执行的最小单元。打个比方，打开word，word这个程序是一个进程，里面的拼写检查，字数统计，更改字体等等功能是一个个线程。当word这个进程启动的时候，系统分配给word进程一些资源（CPU，内存等），当某个线程执行时需要资源时，就从word进程的资源池里取。关于Python的多进程实例，我们可以用Python的multiprocessi...
1.multiprocessing.Pool用于多进程，multiprocessing.dummy.Pool用于多线程。多线程是假的并行，实际上还是串行。如果是计算占比比较大，用多进程；如果是I/O占比比较大，用多线程。2.multiprocessing.Pool包含四个方法。其中：map、map_async用于同一个函数的多线程运行，参数可以用列表；apply、apply_async用于不同函数的多线程运行，但参数必须用元祖。3.Pool可以不指定进程数量，可以实现动态的进程数量。如pool=Pool(5)可以用...
开奖 1、Process类from multiprocessing import Processdef func(name):print(‘hello‘, name)if__name__ == ‘__main__‘:p = Process(target=func, args=(‘bob‘,))p.start()p.join() 2、上下文和开始方法开始方法import multiprocessing as mpdef foo(q):q.put(‘hello‘)if__name__ == ‘__main__‘:mp.set_start_method(‘spawn‘)q = mp.Queue()p = mp.Process(target=foo, args=(q,))p.start()print(q.get())p.join() 上...
import multiprocessing import time# 具体的处理函数，负责处理单个任务 def func(msg):# for i in range(3):print (msg)time.sleep(1)return "done " + msg if __name__ == "__main__":# 进程池，创建多个进程，并行执行pool = multiprocessing.Pool(processes=4)# 把运行的结果添加到一个列表里，关注每个进程的执行结果result = []# 生产msg，并加入进程池for i in range(10):msg = "hello %d" %(i)# apply_async 它是非阻塞且...
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_count()查看），在 Python 中大部分情况需要使用多进程。Python提供了 multiprocessing。multiprocessing 模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块 threading 的编程接口类似。multiprocessing 模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了 ...
一、进程的创建方式1. os.forkimport os# 创建子进程,调用一次fork会返回两次pid,如果当前是运行在父进程当中则为子进程的进程号,如果是在子进程当中则为0，发生错误抛出OSError异常 pid = os.fork() if pid == 0: print(‘Here is son process‘) print(os.getpid(), os.getppid()) # getppid: 获取父进程进程号else: print(‘Here is main process‘) print(os.getpid()) # 获取当前进程号 os.wait() # 主进程等待子...
1. Multiprocessing & join: join：和多线程一样，也是等待的意思。如下图，如没有join则会独立运行。2. RIock.p:Rlock.p:创建锁。with：会自己帮你关掉。 path：路径。 mode：模式a（追加）。 encoding：编码模式：utf-8, gbk,gb12138。3.pipe:pipe: 创建管道。4.share share:共享。全局变量不可以进程共享5.Queuequeue.qsize():返回队列的大致大小。注意，qsize（）>0不保证后续的get（）不被阻塞，qsize（）<maxsize也不...
自动化运维工具：ansible多进程调用ansible api的应用场景： 应用系统检查 一个应用系统可能具有20—50台服务器的集群，初步的系统层面检查可以用一个统一的playbook来检查，比如（df -h这种命令）。但是深入到应用层的话，就有些个性化的应用了，比如有2台http服务器，有20台中间件服务器在加4台数据库服务器等等，检查项都是不同的。如果现在还要进行批量的系统检查，就不能用同一个playbook了。另外，如果顺序执行的话，等待时...
1.多进程的第二种启动方式import os from multiprocessing import Process # 创建一个自定义类，继承Process类class MyProcess(Process):# 必须实现一个run方法，run方法中是子进程中执行的代码def run(self):print(‘子进程：‘,os.getpid())if__name__ == ‘__main__‘:print(‘主进程‘,os.getpid())p1 = MyProcess()p1.start()p2 = MyProcess()p2.start()结果： 2.进程号和进程名import os from multiprocessing import Proc...
阅读目录1. Process2. Lock3. Semaphore4. Event5. Queue6. Pipe7. Pool序. multiprocessing 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、执行不同形式的同...
一.重写父类方法、经典类和新式类在python2中的区别：#两种情况： #1.父类的方法子类中完全不需要，子类重新写 #2.父类有这个方法，但功能不够完善，子类想要在父类这个方法的基础上再添加一些新功能class ZLL():def smile(self):print(‘哈哈哈‘)class Xz(ZLL): #继承这个父类def smile(self): #重写父类的方法 #如果想要在子类中执行父类的smile方法# ZLL().smile() #调用父类 ，注意ZLL后面有（），因为调用的是实...
由于cPython的gill，多线程未必是CPU密集型程序的好的选择。多线程可以完全独立的进程环境中运行程序，可以充分利用多处理器。但是进程本身的隔离带来的数据不共享也是一种问题，线程比进程轻量级。 1、Multiprocessing import multiprocessing import datetime def calc(i): sum = 0 for _ in range(10000000): sum += 1 print(i,sum) if __name__ == ‘__main__‘: start = datetime.datetime.now() ...
最近需要一个web系统进行接口性能测试，这里顺便说一下性能测试的步骤吧，大概如下 一、分析接口频率 根据系统的复杂程度，接口的数量有多有少，应该优先对那些频率高，数据库操作频繁的接口进行性能测试，所以先和开发根据业务情况，找到频率最高的几个接口。 二、找到合适的测试工具 性能测试工具简直数不胜数，最著名莫过于loadrunner，因为它支持windows，呵呵呵，这也是我刚毕业时用的工具（当然是盗版了。。。）...