rsync简介优点：rsync具有安全性高、备份迅速、支持增量备份等优点，通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求，例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器，对本地磁盘定期做数据镜像等。缺点：rsync同步需要扫描所有文件进行对比，当文件非常大时，会消耗很多资源和时间============================================================
最近在部署模型的时候发现需要多进程功能充分利用机器性能，提高推理的效率。因此研究了一下python的多进程操作，发现只需要短短的几行代码，非常方便，在此记录一下。利用processing包的进程池可以非常方便地构建，下面便是processing包使用的基础信息：在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段
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2023-05-31 00:13:52
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**实现rsync多进程并发的步骤**
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装rsync工具 |
| 2 | 编写一个脚本来实现多进程并发 |
| 3 | 执行脚本，进行多进程并发rsync操作 |
### 1. 安装rsync工具
在Linux系统上，rsync是一个非常强大的文件同步工具，可以跨多台服务器同步文件，首先需要安装rsync工具。
```she
服务器之间常常要保持些文件或目录的一致,比如一些视频网站,他们拥有众多服务器来提供下载服务.当一台服务器上的文件更新以后,其他服务器也需要更新,而且只更新改变或者新添的内容,从而节约带宽.rsync:就是一款保持文件同步的有效软件一、安装rsync：sudo apt-get install rsync 安装完成以后,使用rsync命令就可以去运行有rsync服务的服务器上取得内容,那么,如果我们
Linux下的多进程编程初步(转载)1 引言对于没有接触过Unix/Linux操作系统的人来说 ，fork是最难理解的概念之一 ：它执行一次却返回两个值。fork函数是Unix系统最杰出的成就之一 ，它是七十年代UNIX早期的开发者经过长期在理论和实践上的艰苦探索后取得的成果 ，一方面 ，它使操作系统在进程管理上付出了最小的代价 ，另一方面 ，又为程序员提供了一个简洁明了的多进程方法。与
【教程主题】：rsync【课程录制】： 创E【主要内容】【1】 rsync介绍Rsync(Remote Synchronize) 是一个远程资料同步工具，可通过LAN/WAN快速同步多台主机，Rsync使用所为的“Rsync演算法”来使本地主机和远程主机之间达到同步，这个演算法并不是每次都整份传送，它只传送两台计算机之间所备份的资料不同的部分，因此速度相当快
进行以下两步操作即可：1、第一步：创建空的文件夹： mkdir /tmp/blank2、第二步：执行以下命令：rsync --delete-before -d /tmp/blank/ /home/stormnode/store/html/new/也可以使用并行rm命令删除parallel rm -rf dir/{} ::: `ls -f dir/`Linux 快速删除大量小文件方法当我们
目录一、multiprocessiong模块介绍二、Process类的介绍三、进一步介绍（守护进程、锁、队列、管道、事件等） 1、守护进程 2、锁（同步锁、互斥锁） 3、信号量（了解） 4、队列 5、管道 6、共享数据 7、事件（了解）四、进程池 一、multiprocessiong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CP
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2023-07-19 23:19:23
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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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2023-07-18 15:05:03
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由于个人知识面有限，以下就说说我对python中多进程编程的理解，如果有错误的地方，请多多指教。 在python中有三种方式创建多进程：fork，process，pool一： fork应用import os
import time
print("只有主进程执行此语句")
#调用fork函数后，会产生２个值：子进程的pid和父进程的ｐid,
# 其中子进程的pid为０，父进程的pid为子进程的
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2023-07-11 19:13:44
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简介在 IBM® developerWorks® 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
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2023-09-07 06:15:23
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写在前面：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。1.multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象import
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2023-06-25 19:26:41
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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
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2023-06-25 15:33:40
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# Python多进程嵌套多进程
在Python中，多进程是一种利用计算机多核资源的方式，可以同时进行多个任务，提高程序的执行效率。在某些情况下，为了更好地利用计算机的资源，我们可能需要在一个进程中创建并管理另外多个进程，这就是所谓的多进程嵌套多进程。
## 为什么需要多进程嵌套多进程？
在某些情况下，单一进程可能无法满足需求，需要创建多个子进程来完成任务。而在某些更复杂的情况下，子进程可能
原创
2023-12-25 07:45:09
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multiprocessing.managers 在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布
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2023-07-05 13:24:19
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本爬虫开启了进程池，执行多个进程爬取网站图片。爬取过程中，将操作信息写入日志文件 “Photo_Galleries.log” 。在main()中：以multiprocessing.Process()启动一个进程process_logger，执行任务task_logger()。该进程的接口为multiprocessing.Queue，接收queue中的信息并写入日志文件中。搜素
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2023-07-03 15:39:28
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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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本文继续python多任务编程思想（一）和 python多任务编程思想（二）讨论python多进程话题，展开python多进程编程中的最后一个知识点，python进程间通信的方法。 进程间由于空间独立，资源无法互相直接获取，此时在不同的进程间进行数据传递就需要专门的通信方法。进程间通信的方法包含管、消息队列、共享内存、信号、信号量以及本地套接字
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2023-08-04 19:04:18
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找出 GIL 究竟是什么，为什么它存在于 Python 中，它又是怎么影响多线程程序的Python为了利用多核，Python开始支持多线程。而解决多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁 于是有了GIL这把超级大锁一个线程运行 Python ，而其他 N 个睡眠或者等待 I/O.”（即保证同一时刻只有一个线程对共享资源进行存取） Python 线程也可以等待threading.Loc
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2023-08-30 07:01:16
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一、普通消息队列from queue import Queue 这个是普通的队列模式，类似于普通列表，先进先出模式，get方法会阻塞请求，直到有数据get出来为止。import Queue
q = Queue.Queue()
for i in range(5):
q.put(i)
while not q.empty():
print q.get()
输出：
0
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2023-05-31 00:22:01
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