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
importmultiprocessingdefworker():print("Process is working")if__name__ =="__main__":# 创建并启动进程process = multiprocessing.Process(target=worker) process.start() process.join()# 等待进程结束 2.concurrent.futures模块 简介: concurrent.futures是 Python 3 中的高层次库,提供了一种简单的方式来并...
concurrent.futures 模块为 Python 并发编程提供了一个优雅的高级接口。相比传统的 threading / multiprocessing 模块,它具有以下优势: 使用线程池自动管理线程的生命周期 提供简洁的接口提交任务和获取结果 支持超时和错误处理 代码更加 Pythonic 和易于维护 希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用 Python 的并发编程工具!
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...
多进程(Multiprocessing):每个进程独立运行,拥有自己的内存空间,真正实现多核并行计算,但进程间通信开销较大。 简单来说: 如果任务涉及大量的IO操作(如网络请求、文件读写),多线程可能是更优选择,因为它可以通过异步提高吞吐量。 如果任务是CPU密集型(如图像处理、数据分析),那么多进程才是你的最佳拍档,因为它能充分...
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...
Concurrent.futures 模块为 Python 并发编程提供了一个优雅的高级接口。相比传统的 threading / multiprocessing 模块。 在Python 多线程编程中,concurrent.futures 模块提供了一个高层的接口来异步执行可调用对象。今天,我们将通过一个循序渐进的案例,深入了解如何使用这个强大的工具。
Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持。
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...