手机站模板,权威发布是指什么,如何让网站快速收录,网站建设 部署与发布题库来源#xff1a;杰哥的IT之旅作者#xff1a;阿拉斯加一、进程介绍 进程#xff1a;正在执行的程序#xff0c;由程序、数据和进程控制块组成#xff0c;是正在执行的程序#xff0c;程序的一次执行过程#xff0c;是资源调度的基本单位。程序#xff1a;没有执行的代码… 来源杰哥的IT之旅作者阿拉斯加一、进程介绍 进程正在执行的程序由程序、数据和进程控制块组成是正在执行的程序程序的一次执行过程是资源调度的基本单位。程序没有执行的代码是一个静态的。二、线程和进程之间的对比 由图可知此时电脑有 9 个应用进程但是一个进程又会对应于多个线程可以得出结论进程能够完成多任务一台电脑上可以同时运行多个 QQ线程能够完成多任务一个 QQ 中的多个聊天窗口根本区别进程是操作系统资源分配的基本单位而线程是任务调度和执行的基本单位.使用多进程的优势:1、拥有独立GIL首先由于进程中 GIL 的存在Python 中的多线程并不能很好地发挥多核优势一个进程中的多个线程在同 一时刻只能有一个线程运行。而对于多进程来说每个进程都有属于自己的 GIL所以在多核处理器下多进程的运行是不会受 GIL的影响的。因此多进 程能更好地发挥多核的优势。2、效率高当然对于爬虫这种 IO 密集型任务来说多线程和多进程影响差别并不大。对于计算密集型任务来说Python 的多进程相比多线 程其多核运行效率会有成倍的提升。三、Python 实现多进程 我们先用一个实例来感受一下1、使用 process 类import multiprocessing
def process(index): print(fProcess: {index})
if __name__ __main__: for i in range(5): p multiprocessing.Process(targetprocess, args(i,)) p.start()这是一个实现多进程最基础的方式通过创建 Process 来新建一个子进程其中 target 参数传入方法名args 是方法的参数是以 元组的形式传入其和被调用的方法 process 的参数是一一对应的。注意这里 args 必须要是一个元组如果只有一个参数那也要在元组第一个元素后面加一个逗号如果没有逗号则 和单个元素本身没有区别无法构成元组导致参数传递出现问题。创建完进程之后我们通过调用 start 方法即可启动进程了。运行结果如下Process: 0
Process: 1
Process: 2
Process: 3
Process: 4可以看到我们运行了 5 个子进程每个进程都调用了 process 方法。process 方法的 index 参数通过 Process 的 args 传入分别是 0~4 这 5 个序号最后打印出来5 个子进程运行结束。2、继承 process 类from multiprocessing import Process
import timeclass MyProcess(Process):def __init__(self,loop):Process.__init__(self)self.loop loopdef run(self):for count in range(self.loop):time.sleep(1)print(fPid:{self.pid} LoopCount: {count})
if __name__ __main__:for i in range(2,5):p MyProcess(i)p.start()我们首先声明了一个构造方法这个方法接收一个 loop 参数代表循环次数并将其设置为全局变量。在 run方法中又使用这 个 loop 变量循环了 loop 次并打印了当前的进程号和循环次数。在调用时我们用 range 方法得到了 2、3、4 三个数字并把它们分别初始化了 MyProcess 进程然后调用 start 方法将进程启动起 来。注意这里进程的执行逻辑需要在 run 方法中实现启动进程需要调用 start 方法调用之后 run 方法便会执行。运行结果如下Pid:12976 LoopCount: 0
Pid:15012 LoopCount: 0
Pid:11976 LoopCount: 0
Pid:12976 LoopCount: 1
Pid:15012 LoopCount: 1
Pid:11976 LoopCount: 1
Pid:15012 LoopCount: 2
Pid:11976 LoopCount: 2
Pid:11976 LoopCount: 3注意这里的进程 pid 代表进程号不同机器、不同时刻运行结果可能不同。四、进程之间的通信 1、Queue-队列 先进先出from multiprocessing import Queue
import multiprocessingdef download(p): # 下载数据lst [11,22,33,44]for item in lst:p.put(item)print(数据已经下载成功....)def savedata(p):lst []while True:data p.get()lst.append(data)if p.empty():breakprint(lst)def main():p1 Queue()t1 multiprocessing.Process(targetdownload,args(p1,))t2 multiprocessing.Process(targetsavedata,args(p1,))t1.start()t2.start()if __name__ __main__:main()数据已经下载成功....
[11, 22, 33, 44]2、共享全局变量不适用于多进程编程import multiprocessinga 1def demo1():global aa 1def demo2():print(a)def main():t1 multiprocessing.Process(targetdemo1)t2 multiprocessing.Process(targetdemo2)t1.start()t2.start()if __name__ __main__:main()运行结果1有结果可知全局变量不共享五、进程池之间的通信 1、进程池引入当需要创建的子进程数量不多时可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 动态生成多个进程但是如果是上百甚至上千个目标手动的去创建的进程的工作量巨大此时就可以用到 multiprocessing 模块提供的 Pool 方法。from multiprocessing import Pool
import os,time,randomdef worker(a):t_start time.time()print(%s开始执行,进程号为%d%(a,os.getpid()))time.sleep(random.random()*2)t_stop time.time()print(a,执行完成,耗时%0.2f%(t_stop-t_start))if __name__ __main__:po Pool(3) # 定义一个进程池for i in range(0,10):po.apply_async(worker,(i,)) # 向进程池中添加worker的任务print(--start--)po.close() po.join() print(--end--)运行结果--start--
0开始执行,进程号为6664
1开始执行,进程号为4772
2开始执行,进程号为13256
0 执行完成,耗时0.18
3开始执行,进程号为6664
2 执行完成,耗时0.16
4开始执行,进程号为13256
1 执行完成,耗时0.67
5开始执行,进程号为4772
4 执行完成,耗时0.87
6开始执行,进程号为13256
3 执行完成,耗时1.59
7开始执行,进程号为6664
5 执行完成,耗时1.15
8开始执行,进程号为4772
7 执行完成,耗时0.40
9开始执行,进程号为6664
6 执行完成,耗时1.80
8 执行完成,耗时1.49
9 执行完成,耗时1.36
--end--一个进程池只能容纳 3 个进程执行完成才能添加新的任务在不断的打开与释放的过程中循环往复。六、案例文件批量复制 操作思路:获取要复制文件夹的名字创建一个新的文件夹获取文件夹里面所有待复制的文件名创建进程池向进程池添加任务代码如下:导包import multiprocessing
import os
import time定制文件复制函数def copy_file(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name):# 文件复制,不需要返回time.sleep(0.5)# print(\r从%s文件夹复制到%s文件夹的%s文件%(oldfolderName,newfolderName,file_name),end)old_file open(oldfolderName / file_name,rb) # 待复制文件content old_file.read()old_file.close()new_file open(newfolderName / file_name,wb) # 复制出的新文件new_file.write(content)new_file.close()Q.put(file_name) # 向Q队列中添加文件定义主函数def main():oldfolderName input(请输入要复制的文件夹名字:) # 步骤1获取要复制文件夹的名字(可以手动创建,也可以通过代码创建,这里我们手动创建)newfolderName oldfolderName 复件# 步骤二 创建一个新的文件夹if not os.path.exists(newfolderName):os.mkdir(newfolderName)filenames os.listdir(oldfolderName) # 3.获取文件夹里面所有待复制的文件名# print(filenames)pool multiprocessing.Pool(5) # 4.创建进程池Q multiprocessing.Manager().Queue() # 创建队列,进行通信for file_name in filenames:pool.apply_async(copy_file,args(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name)) # 5.向进程池添加任务po.close()copy_file_num 0file_count len(filenames)# 不知道什么时候完成,所以定义一个死循环while True:file_name Q.get()copy_file_num 1time.sleep(0.2)print(\r拷贝进度%.2f %%%(copy_file_num * 100/file_count),end) # 做一个拷贝进度条if copy_file_num file_count:break程序运行if __name__ __main__:main()运行结果如下图所示运行前后文件目录结构对比运行前运行后以上内容就是整体大致结果了由于 test 里面是随便粘贴的测试文件这里就不展开演示了。往期推荐Facebook 遭遇史诗级故障数学在左人生在右Redis很厉害使用规范来啦携手开发者一起精准打造数智未来点分享点收藏点点赞点在看
