1 创建多进程 multiprocessing 2 创建多线程 multithread 3 创建普通函数 4 创建对比时间函数 5 运行结果 四 进程池 Pool 1 进程池 Pool() 和 map() 2 自定义核数量 3 apply_async 单结果返回 4 apply_async 多结果返回 5 划重点 五 共享内存 shared memory 六 进程锁 Lock 1 不加进程锁 2 加进程锁...
1. 理解multiprocessing.Pool 首先,multiprocessing模块通过创建多个进程来实现并行处理,避免了 Python 的 Global Interpreter Lock (GIL) 限制。Pool常用来分配工作到多个进程,同时我们也可以使用apply_async来异步地执行函数。 2. 基本用法 Pool类提供了一种高效的方法去管理进程,并且能够在完成计算后得到结果。下面是一...
multiprocessing模块提供了Pool类,允许我们创建一个进程池。apply_async是这个类中的一个方法,可以异步地执行一个函数,并返回一个AsyncResult对象,该对象可以用于获取函数的返回值。 示例代码 以下是一个简单的示例,演示了如何使用apply_async方法来执行计算,并获取返回值。 importmultiprocessingimporttimedefsquare(n):time...
multiprocessing是python的多进程库,multiprocessing.dummy则是多线程的版本,使用都一样。 其中都有pool池的概念,进程池/线程池有共同的方法,其中方法对比如下 : There are four choices to mapping jobs to process. Here are the differences: 多参数并发阻塞有序结果mapnoyesyesyesapplyyesnoyesnomap_asyncnoyesnoyes...
apply_async 是在 Python 的 multiprocessing 模块中用于异步执行任务的函数。它允许您在一个进程池中异步地提交任务,而不需要等待它们立即完成。这对于那些需要大量时间的任务特别有用,因为它可以继续执行其他任务,而不是等待第一个任务完成。 以下是一个简单的示例,展示如何使用 apply_async: from multiprocessing ...
p = multiprocessing.Pool(5)# 限制运行的进程数量为 5 个 foriinrange(7):# 开启 7 个进程,而 7 个进程超过了 5 个,所以限制了 2 个进程,不给放行 res = p.apply_async(func, args=('诸葛亮','B')) results.append(res) foriinresults: ...
multiprocessing.Pool(n) 可创建 n 个进程的进程池供用户调用。如果进程池任务不满,则新的进程请求会被立即执行;如果进程池任务已满,则新的请求将等待至有可用进程时才被执行。向进程池提交任务有以下两种方式。 apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) :非阻塞式提交。即使进程池已满,也会接受新的...
multiprocessing模块是 Python 用于多进程编程的强大工具,它允许程序创建多个进程,每个进程都有自己独立的 Python 解释器和内存空间,从而实现真正的并行计算。这使得多进程在处理 CPU 密集型任务时具有显著的优势,能够充分利用多核 CPU 的计算资源。 创建进程的方式与创建线程类似,可以通过实例化multiprocessing.Process类来...
当你看到这里的时候, 说明你已经不满足于自己的爬虫速度, 你想要最求更快, 更便捷的爬虫方法. 你常常会听到用爬虫的人说分布式爬虫. 这就是为了体现便捷和效率而出现的方法. 这一节内容, 我们简单地介绍一下我使用的分布式爬虫方法, 并且用 python 的 multiprocessing 模块
一、选择合适的并发模型 Python提供了多种并发模型，常见的有线程、进程和异步I/O。线程 1、适用场景 当任务主要是I/O密集型，例如网络请求、文件读取等，线程是个不错的选择。因为线程间共享内存空间，在处理I/O操作时可以更高效地切换，减少等待时间。比如一个简单的爬虫程序，它需要同时发起多个网络请求获取网页...