多进程与多线程类似，无论是在理论还是操作上，我在这里就多线程写了一点东西。多进程与多线程最大的区别是，多进程是真正意义上的/物理层面上的并行执行，每个进程会被分配到足够的（在实际有那么多的前提下）资源单独进行运算。而多线程则是多个进程间共享资源，通过分时获得资源的一种伪并行。下面就一个实例来演示python进行多进程操作import multiprocessing as mp
import thr
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2023-08-15 20:29:05
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一、数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式2.进程间的数据是独立的，可以借助队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的。虽然进程间数据独立，但可以用过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此。 命令就是一个程序，按回车就会执行（这个只是在windows情况下）
tasklist 查看进程
tasklist | findstr
因项目数据量庞大需要使用多进程的方法计算数据（计算密集型） 在写完代码之后，发现如果按照如下写法，则并不会并发执行，而是执行完一个接着执行第二个print('Parent process %s.' % os.getpid())
p = Pool(5)
for i in range(0, len(dataB), int(len(dataB) / 5)):
dataC
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2023-08-02 15:02:31
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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 、守护进程五 、进程同步(锁)六 、队列（推荐使用）七 、管道八 、信号量(了解）九 、事件(了解)十、 进程池理论篇：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
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2023-07-03 11:29:18
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刚开始学习Python 并发查询或者并发读写时，看到大神们说，多线程是python的鸡肋，要学就学多进程。好吧，我连多线程怎么写都不知道呢。因此，就写了以下的示例代码。代码目的是将test.txt文件中的内容，以并发的方式（多线程/多进程）进行写入新文件中，以此来验证两种并发方式的效率。示例代码# coding=utf-8
# @Auther : "鹏哥贼优秀"
# @Date : 2019/8/
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2023-05-31 19:13:29
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import time
from multiprocessing import Process, JoinableQueue, cpu_count
import csv
####处理一条数据的方法
def deal_line(line, writer, csv_file):
writer.writerow((line[3], line[1]))
csv_file.flush()
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2023-06-17 16:43:39
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目录学习日记 Day7一、多进程的概念1. 进程二、multiprocessing模块的多进程处理1. multiprocessing模块的Process类2. 子进程使用示例3. 获取进程的pid4. 给子进程指定的函数传递参数5. 进程间不同享全局变量三、进程间同步3. Queue使用示例2四、进程间同步锁-Lock五、进程池Pool类1.Pool类语法说明2. Pool使用示例3. 进程池
一、需求分析有一批key已经写入到3个txt文件中，每一个txt文件有30万行记录。现在需要读取这些txt文件，判断key是否在数据仓库中。(redis或者mysql)为空的记录，需要写入到日志文件中！ 任务分工1. 使用多进程技术，每一个进程读取一个txt文件2. 使用协程技术，批量读取txt文件记录。比如一次性读取 2000条记录 注意：打开文件操作，最好在一个进程中，重复
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2023-06-25 14:56:10
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最近在做日志分析，可恨的log动辄上G，如果线程处理往往是比较慢的，但是Python2.x中多线程其实不能好好利用到多处理器进行并发执行。所以就打算多进程分块来读入文件。# -*- coding: GBK -*-
import urlparse
import datetime
import os
from mu
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2023-07-10 22:27:12
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摘要在我能的日常开发中，很多的时候需要用到多线进程文件的复制，这样可
原创
2023-03-21 10:43:44
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因为GIL（全局解释器锁）的限制（GIL是用来保证在任意时刻只能有一个控制线程在执行），所以python中的多线程并非真正的多线程。只有python程序是I/O密集型应用时，多线程才会对运行效率有显著提高（因在等待I/O的时，会释放GIL允许其他线程继续执行），而在计算密集型应用中，多线程并没有什么用处。考虑到要充分利用多核CPU的资源，允许python可以并行处理一些任务，这里就用到了pytho
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2023-06-29 21:18:58
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1、线程锁如果多个线程同时要修改一个数据的时候，可能会把数据覆盖，这个时候就要在改数据的时候加锁，只同时有一个线程在改这个数据，改完后再解锁。在Python2里面要加锁，在Python3里面不用，因为Python3里面会自动加锁和解锁。在Python2里面加锁的代码如下：import threading,time
num=1
lock=threading.Lock() #申请一把锁
def run
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2023-06-16 14:56:50
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一、多进程模块multiprocessingpython中的多线程因为GIL的原因，无法利用多核优势，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，这就要用到多进程模块multiprocessing。常用的类、方法有： multiprocessing.Process 用于创建子进程 multiprocessing.Queue 队列，用于进程间的数据同步、
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2023-07-28 13:42:53
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进程之间共享数据(数值型)：import multiprocessing
def func(num):
num.value=10.78 #子进程改变数值的值，主进程跟着改变
if __name__=="__main__":
num=multiprocessing.Value("d",10.0) # d表示数值,主进程与子进程共享这个value。(主进程与子进程都是用的同一个value)
print
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2023-05-30 16:36:41
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很多时候，我们需要在多个进程中同时写一个文件，如果不加锁机制，就会导致写文件错乱这个时候，我们可以使用multiprocessing.Lock()我一开始是这样使用的： import multiprocessing
lock = multiprocessing.Lock()
class MatchProcess(multiprocessing.Process):
def __in
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2023-07-28 15:41:53
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【问题描述】有多个数据文件，采用相同的处理函数进行处理。如果采用串行的思想对文件进行处理，那就需要分别处理每一个文件，所需要的时间非常长。所以，需要采用多进程的方法，对多个数据文件采用并行的方式进行处理，处理时间缩短明显。【实现方法】主函数：import multiprocessing ……pool=multiprocessing.Pool(processes=32)
print('开始
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2023-05-28 17:59:10
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GIL(全局解释器锁)GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念，是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥，才引入了GIL在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势python对于计算密集型的任务开多线程的效率甚至不如串行(没有大量切换)，但是，对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的。GIL
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2023-06-25 12:17:20
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使用python多进程快速复制文件夹（多层文件夹）
原创
2019-01-06 20:11:32
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目录背景数据分析解决思路具体做法代码结果 背景最近参加一个算法比赛，比赛的数据很大，解压后大约35G左右，由712839个小csv文件组成，每个文件大小在几kb大小不等，每个文件里包含一列、若干行数据，且每个文件的数据长度不一致，甚至会遇到空文件。不了解数据具体情况前，进行特征工程时候，至少需要遍历一遍所有文件，如果使用pandas的read_csv方法去循环遍历读取，速度慢的令人发指，比赛提交
multiprocessing跨平台实现多线程理解：如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块提供了一个Proces
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2023-06-20 19:21:11
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