创建进程池可以形象地理解为创建一个并行的流水线，只需创建一次流水线的消耗，处理接收到的任务的，不使用进程池。 ，浪费时间。
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程。
在Python多进程编程中，进程池是一种常用的技术，它可以在多个进程之间共享资源，提高程序的执行效率。
python进程池Pool 和前面讲解的 python线程池 类似，虽然使用多进程能提高效率，但是进程的创建会消耗大量的计算机资源（进程Process的创建远远大于线程Thread创建占用的资源），线程是计算机最小的运行单位，连线程都需要使用线程池，进程有什么理由不使用进程池？
本文实例讲述了Python多进程multiprocessing、进程池用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。
（1）了解使用Python标准库multiprocessing编写多进程程序的方法。
除了你自己开的线程 系统还有一些内置线程 就算你的代码不会去竞争解释器 内置线程也可能会竞争
今天遇到的新单词： terminal n终端 terminate v结束，使终结 basic adj基本的
在并发编程中，任务通常通过多个进程异步执行，以提高性能和资源利用率。Python中的concurrent.futures等库提供了一种方便的方式来管理这些任务及其关联的Future对象。然而，有时候我们可能会遇到一个问题，即在一个进程池中的进程在一个Future尚未完成或处于待处理状态时突然终止。在本篇博客文章中，我们将探讨这个问题的可能原因，并讨论一些处理方法。
上一篇文章中，我们介绍了如何通过 multiprocessing 进行多进程并发编程。 通过 multiprocessing 实现 python 多进程
上一篇文章中，我们介绍了 Python multiprocessing 包中提供的强大的进程池组件。 python 中的进程池 — multiprocessing.pool.Pool
首先我们要知道进程是系统进行资源分配和调度的基本单位，而线程是进程的一个执行路径，一个进程中至少有一个线程，进程中的多个线程共享进程的资源。
这次我要和大家分享一种加速海量任务执行的方法，那就是Python并行编程。如果你经常处理大量的任务，并且希望能够同时执行它们以提高效率，那么并行编程将会给你带来巨大的帮助！
3、如果池中的流程数达到指定的值，则等待该请求，直到池中的流程结束为止，以之前的流程执行新的任务。
在初步了解Python多进程之后，我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。 进程池 进程池 (Process Pool)可以创建多个进
在Python语言中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）是一个备受争议的话题。GIL是Python语言中特有的机制，对于多线程编程产生了一些限制。本文将深入探讨GIL的背景、作用、机制以及如何进行性能优化。
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初步了解Python多进程之后，我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。
尽管 Python 完全支持多线程编程，但是解释器的 C 语言实现部分在完全并行执行时并不是线程安全的。
Python是生物信息学应用中的常用编程语言，在2019年11月TIOBE 编程语言排行榜中排名第3，仅次于Java语言、C语言。
一 进程池 在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是： 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数 一个操作系统不可能无限开启进程，通常有几个核就开几个进程 进程开启过多，效率反而会下降（开启进程是需要占用系统资源的，而且开启多余核数目的进程也无法做到并行） 例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，
在 Python 多进程编程中，异常处理是非常重要的一环，可以帮助我们更好地管理进程，并提高程序的健壮性。
虽然进程间数据独立，但可以用过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此。
我们都知道，不管是Java，还是C++，还是Go，还是Python，都是有线程这个概念的。
操作系统比如 Mac OS X，Linux，Windows 等，都是支持“多任务”的操作系统，操作系统可以同时运行多个任务。一边在逛淘宝，一边在听音乐，一边在用微信聊天，这就是多任务，至少同时有 3 个任务正在运行。
而线程池和进程池则是对线程和进程的一种管理机制，它们可以预先创建一定数量的线程或进程，然后将任务分配给这些线程或进程执行，从而减少了线程或进程的创建和销毁开销，提高了程序的执行效率。
您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。本篇重点介绍Python多进程的使用，读者朋友们可以将多进程和多线程两者做一个对比学习。 干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。
记得之前面试的时候，面试官问：你知道进程池的默认参数吗？ 我没有回答上来，后来才知道，是有默认参数的。下面就看看它的默认参数
输出顺序不一致，则是因为屏幕的抢占问题而已，但不同的进程执行是并发的。在执行程序的过程中，可以打开另一个窗口来查看进程的执行情况（上面sleep了3秒，所以速度一定要快）：
进程指的是正在进行的一个过程或者一个任务，而执行这个任务的是CPU。进程与程序的区别，可以理解为程序是我们写的一堆代码，而进程则是CPU执行这堆代码的过程，同一个程序被执行两次，就会产生两个进程。凡是硬件，都需要有操作系统进行管理，只要是操作系统，就会有进程概念，需要有创建进程的方式。进程的三种状态：
Python的线程因为解释器锁的设计，所以不能充分利用CPU，只能通过进程来实现多核利用 性能考虑的话，底层还是不要用Py，进程切换效率太低，Py多做为脚本层的胶水语言
上篇博文介绍了multiprocessing模块的内存共享（点击此处可以参看），下面讲进程池。有些情况下，所要完成的工作可以上篇博文介绍了multiprocessing模块的内存共享，下面讲进程池。有些情况下，所要完成的工作可以分解并独立地分布到多个工作进程，对于这种简单的情况，可以用Pool类来管理固定数目的工作进程。作业的返回值会收集并作为一个列表返回。Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来它。
各位大佬们我又回来了，今天我们来聊聊如何通过多进程和协程来优化Python爬虫的性能，让我们的爬虫程序6到飞起！我将会提供一些实用的解决方案，让你的爬虫速度提升到新的高度！
编程过程中遇到代码执行超时问题。场景是在主进程中启动多个子进程并行执行，假设平时一个进程10分钟能执行完毕，但在一些极端情况下执行一个小时也没结束，此时需要杀掉子进程，返回任务执行失败。 用python的进程池执行操作时没法设置超时时间，只能从进程内部想办法。 思路一： 用timer定时，当执行时间超时时让进程终止： def cancel_cur_computer(): #通过抛出异常，来终止当前执行节点 logging.warning("%s timeout killed" % str(
在了解multiprocessing模块之前，我们先来了解一下进程的基本概念。进程是计算机中运行的程序的实例，它拥有独立的内存空间和系统资源。相比于多线程，多进程更容易实现并行处理，因为每个进程都有自己的解释器和全局解释器锁（GIL）。
一、关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的异步多线程/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ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor，分别被用来创建线程池和进程池的代码。实现了对threading和mu
根据编程逻辑一般需要计算密集和I/O操作密集的时候选择并发提高程序效率， Python 由于GIL的限制，密集性运算需要使用多核心CPU时候， 这时候多线程显得力不从心， 甚至会变得更慢。而当需要I/O操作， 比如HTTP长连接的时候， 耗费的时间只是TCP建立链接的等待时间， 这时候当然优先使用多线程。
线程和进程 线程 可能由于公众号内markdown可能会出现排版错误，可以在有道云查看：http://note.youdao.com/noteshare?id=4d32e4861ed17ef6ce51
在Python的并发变成中，由于GIL的限制，多线程无法很好的应对计算密集型的并发情况，这时候就需要使用多进程的方法进行解决。
python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。 multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
《流畅的python》是一本适合python进阶的书, 里面介绍的基本都是高级的python用法. 对于初学python的人来说, 基础大概也就够用了, 但往往由于够用让他们忘了深入, 去精通. 我们希望全面了解这个语言的能力边界, 可能一些高级的特性并不能马上掌握使用,
问题：为什么多个线程不能同时使用一个python解释器呢？ 这是因为在Python中有一种垃圾回收机制，当一个value的引用计数为0之后，就会被python的垃圾回收机制所清空掉。但是python的垃圾回收机制其实也是通过一个线程来执行的，如果可以同时调用解释器，这就会出现这样一个问题：如果我赋值了一个操作a = [1, 2, 3]的时候，当我这个线程还没有执行这个操作，只是创建了一个值[1, 2, 3]的时候，突然python解释器把垃圾回收机制的线程给执行了，这是垃圾回收机制就会发现这个值[1, 2, 3]当前引用计数还是0呢，就直接清掉了，但是此时我还没有来得及给a赋值呢，这就出现了数据错乱的问题。 # This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. # 意思是CPython的内存管理机制(垃圾回收机制)不是线程安全的，因此我们不能让python线程同时去调用python解释器。
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一 数据结构和GIL 1 queue 标准库queue模块，提供FIFO的queue、LIFO的队列，优先队列 Queue 类是线程安全的，适用于多线程间安全的交换数据，内部使用了Lock和Condition ---- 为什么说容器的大小不准确，其原因是如果不加锁，是不可能获取到准确的大小的，因为你刚读取了一个大小，还没取走，有可能被就被其他线程修改了，queue类的size虽然加了锁，但是依然不能保证立即get，put就能成功，因为读取大小和get,put方法是分来的。 2 GIL 1
主线程： 相当于生产者，只管向线程池提交任务。并不关心线程池是如何执行任务的。因此，并不关心是哪一个线程执行的这个任务。
对于进程，屏幕的输出只有一个，此时就涉及到资源的竞争。在Linux的Python2.x中可能出现问题。
GIL这个话题至今也是个争议较多的，对于不用应用场景对线程的需求也就不同，说下我听过的优点： 1. 我没有用过其他语言的多线程，所以无法比较什么，但是对于I/O而言，Python的线程还是比较高效的。 2. 有些第三方基于Python的框架和库，比如Tensorflow等基于C/C plus plus重写的Python线程机制。 3. 至于换成Cython编译器解决GIL，这个只是听过，没用过。 4. Python多线程对于web、爬虫方面也可以表现出较好的性能。 5. Python多进程是完好的，可以把资源消耗较少的非必要线程工作转为多进程来工作。 6. 计算密集型就别想多线程了，一律多进程。 7. Python还有细粒度且高效的协程。 8. 如果有N核CPU，那么同时并行的进程数就是N，每个进程里面只有一个线程能抢到工作权限。 所以同一时刻最大的并行线程数=进程数=CPU的核数（这条我的个人理解很模糊，参考吧）
首先我们先做一个小脚本，就用turtle画4个同心圆吧！这样在演示多进程的时候比较直观。代码如下：
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