一、问题背景 在python 里使用多进程(multiprocessing )模块时,进程里使用 logging 不能输出日志 二、解决办法 在multiprocessing 的target 函数(或类)之外定义一个 logger即可,可全局使用 importtimeimportloggingimportmultiprocessing logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - ...
我们使用multiprocessing.Pool来管理进程池,以便并行执行多个任务。以下是启动多进程的代码示例: defmain():setup_logging()# 设置日志记录num_processes=4# 定义并行进程的数量withmultiprocessing.Pool(processes=num_processes)aspool:tasks=range(5)# 创建5个任务pool.map(worker_process,tasks)# 并行执行任务 1. 2...
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger() def worker(name): ('%s: running...' % name) if __name__ == '__main__': multiprocessing.freeze_support() with multiprocessing.Manager() as mg: ('start...'...
由于在 unix/linux 平台下 Python 是通过 fork 来创建子进程的,因此创建子进程的时候会把 logging 中的锁也复制了一份,当子进程中需要记录日志的时候发现 logging 的锁一直处于被占用的状态,从而出现了死锁(复制的这个锁永远也不会被释放,因为它的所有者是父进程的某个线程,但是这个线程释放锁的时候又不会影响子...
logging是多线程安全的,所以添加多进程安全即可 代码 """-*- coding:utf-8 -*-@File: log.py@Author:frank yu@DateTime: 2021.10.12 20:56@Contact: frankyu112058@gmail.com@Description:"""import loggingimport osimport randomimport sysimport multiprocessingimport timefrom shutil import copyfilefrom colo...
2. multiprocessing and logging logging 是线程安全的,handler 内部使用了 threading.RLock() 来保证同一时间只有一个线程能够输出。 但是,在使用 logging.FileHandler 时,多进程同时写一个日志文件是不支持的。 测试时发现多个进程写同一个文件是可以的,但部分文档说如果写长字符串时会出问题,测试写5000个字符的日...
logging.basicConfig(filename='app.log',level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')# 创建一个日志记录器 logger=logging.getLogger("my_logger")# 创建一个处理程序,并将其关联到日志记录器 stream_handler=logging.StreamHandler()logger.addHandler(stream_handler)# 创建一...
5. Executor vs threading/multiprocessing ThreadPoolExecutor 与 ProcessPoolExecutor 分别实现了简单易用的线程池与进程池,但他们只是使用方法上的封装,底层仍然是通过调用 threading 与 multiprocessing 来实现的。 对于相对简单的模式,通过 Executor 即可完成,那么使用 threading/multiprocessing 就显得过于复杂,但很多情况...
上一期,我们抛出一个问题:多进程下的日志切割会报错,如图下。 importlogging.configimporttimeimportloggingfrommultiprocessingimportProcessmylog_dict={"version":1,"disable_existing_loggers":True,"formatters":{'standard':{'format':'{levelname} {asctime} {module} {process:d} {thread:d} {message}','st...
多进程编程:通过multiprocessing模块实现,每个进程都有独立的解释器和GIL,适用于CPU密集型任务。 异步编程:通过asyncio模块实现,基于事件循环和协程,适用于I/O密集型任务,能够提高程序的并发性。 并行计算:使用concurrent.futures模块中的ProcessPoolExecutor和ThreadPoolExecutor,将任务并行执行。 15. 持续学习与实践 多线程...