Python有许多用于并行计算的库,其中最常用的是multiprocessing和concurrent.futures。下面是一个使用multiprocessing库进行并行计算的示例: import multiprocessing def square(x): return x*x if __name__ == &…
1、简介 由于Python的GIL全局解释器锁存在,多线程未必是CPU密集型程序的好的选择。 多进程可以完全独立的进程环境中运行程序,可以较充分地利用多处理器。 但是进程本身的隔离带来的数据不共享也是一个问题。而且线程比进程轻量级。 2、multiprocessing 2.1、Process类 Pr
创建子进程: 使用os.fork()在 Unix/Linux 系统上创建子进程。 较低级别的操作: 提供更底层的进程管理功能,但不如multiprocessing和concurrent.futures的高级抽象方便。 跨平台限制:os.fork()在 Windows 上不可用,因此不建议在跨平台应用中使用。 使用场景: 当需要更底层的进程管理,或在特定情况下使用fork时。 示例...
下面是一个简化的实际应用场景代码示例，展示如何使用multiprocessing模块进行文件的并行读取和处理：import multiprocessingdef process_file(filename): """示例函数：读取文件内容并打印前10行""" with open(filename, 'r') as file: lines = file.readlines() print(f"文件 {filename} 的前10行"...
1. multiprocessing模块:是Python内置的一个多进程模块,提供了Process类来创建进程。这个模块简单易用,适用于一般的多进程需求。同时,它还提供了对进程的管理功能,如进程间通信、进程池等。 2. concurrent.futures模块:这是Python3引入的一个模块,通过ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor类实现了对线程和进程的封装。
CPU密集型任务用进程(ProcessPoolExecutor或multiprocessing) GIL导致多线程无法利用多核并行计算,进程可绕过此限制。 优先选择concurrent.futures 统一接口:通过ThreadPoolExecutor/ProcessPoolExecutor无缝切换线程与进程。 资源管理自动化:自动管理线程/进程池生命周期(如通过with语句确保资源释放)。
Python并行计算主要通过两个库实现：multiprocessing和concurrent.futures。接下来，我们通过示例来直观了解这两个库。首先，考虑一个简单的平方函数square定义如下：它接收一个数字并返回其平方。在main函数中，创建进程池，其中包含4个进程。生成一些数字，使用pool.map函数并行计算这些数字的平方，最后打印结果...
Python内置的multiprocessing模块提供了多进程机制,这种机制很容易通过内置的concurrent.futures模块来使用,这可能就是我们要找的理想方案。这种方案可以启动许多条子进程(child process),这些进程是独立于主解释器的,它们有各自的解释器与相应的全局解释器锁,因此这些子进程可以平行地运行在CPU的各个核心上面。每条子进程都能...
Python的多进程包multiprocessing Python的threading包主要运用多线程的开发,但由于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,大部分情况需要使用多进程。在Python 2.6版本的时候引入了multiprocessing包,它完整的复制了一套threading所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了...
process=multiprocessing.Process(target=worker,args=(queue,10))process.start()# 等待进程完成并获取结果 process.join()result=queue.get()print("Result:",result) 性能优化 要充分利用多核处理器,您可以将任务分解成小块,使用多线程或多进程同时执行这些任务。此外,可以使用concurrent.futures模块来简化并发编程的...