在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Python只能利用一个CPU核,并且它的调度算法简单粗暴:多线程中,让每个线程运行一段时间t,然后强行挂起该线程,继而去运行其他线程,如此周而复始,直到所有线程结束.
随着计算机技术的发展，诸如GPU和超算平台等越来越发达，这些技术的本质其实并没有带来算法上的革新，之所以能够提升计算的速度和规模，很大程度上是因为分布式和并行计算的优势。这里我们介绍一个简单的python自带的多进程的代码实现，使用的是concurrent这个工具，同时我们也会介绍如何更好的配置多进程的资源。
Python 的多线程库 threading 在某些情况下确实是鸡肋的，这是因为 Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）导致了多线程的并发性能不能真正发挥出来。简单来说，这意味着在任何给定时刻只有一个线程能够真正地运行 Python 代码，这就限制了多线程的性能。
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master分配任务 多进程缺点：创建进程资源需要多frok()函数 多线程缺点：某个线程出问题，整个挂掉
欢迎来到《Python技术周刊》这是第12期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
在win系统下复现SPSR代码出现这种错误，查询资料发现是windows系统的问题。
Python 中貌似并没有直接返回插入数据 id 的操作（反正我是没找到），但是我们可以变通一下，找到最新插入的数据
killasgroup可以说是专门适配了Python的multiprocessing模块，如果配置了stopasgroup=true，那么killasgroup也会默认为true，所以我们只需要配置stopasgroup=true即可，注意stopasgroup和killasgroup发送的信号类型不同。
进程和线程是操作系统层面的概念，本质上就是两个操作系统内核对象：即操作系统定义的两个数据结构，操作系统通过这两个数据结构，来管理程序的运行。 （1）以多进程形式，允许多个任务同时运行； （2）以多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行； （3）提供协调机制，一方面防止进程之间和线程之间产生冲突，另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
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。
目录 1、python2与python3的区别 2、装饰器 3、多线程、多进程 4、GIL 5、OSI七层协议 6、HTTP协议 7、垃圾回收机制 8、进制转换 9、eval与exec的区别 1、python2与python3的区别 1、默认字符编码 python2：ascii python3: utf-8 2、print python2: 1、打印时可加括号，也可不加 2、打印一个值，输出无括号 3、打印多个值，若打印时加了括号，输出也有括号，并且有逗号分隔，即元组形式
搞zabbix监控的时候，linux服务器的负载很低，如何写一个python脚本，让它满载呢？
最近会开始继续 Python 的进阶系列文章，这是该系列的第一篇文章，介绍进程和线程的知识，刚好上一篇文章就介绍了采用 concurrent.futures 模块实现多进程和多线程的操作，本文则介绍下进程和线程的概念，多进程和多线程各自的实现方法和优缺点，以及分别在哪些情况采用多进程，或者是多线程。
python2下的写法 import time from tqdm import tqdm import multiprocessing as mp def picklable_op(_class, *args): """ 多进程之间要使用pickle来序列化并传递一些数据。 由于py2下实例方法并不能像py3一样直接被pickle。 所以需要对多进程对象进行封装，使之可以在py2下被pickle。 """ return _class.proc_func(
有人跟我抱怨说python太慢了，然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他，结果让他惊呆了，你也想知道这个秘诀吗?这就告诉你： Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就
第1~10题 1、一行代码实现1--100之和 >>> sum(range(1,101)) 5050 >>> 2、如何在一个函数内部修改全局变量 a= 3 def func(): global a a = 4 func() print(a) #4 3、列出5个python标准库 os：提供了不少与操作系统相关联的函数 sys: 通常用于命令行参数 re: 正则匹配 math: 数学运算 datetime:处理日期时间 4、字典如何删除键和合并两个字典 #删除 >>> di
总共用时 28 秒，如果开启两条线程来执行上面的操作（假设处理器为多核 CPU），如下所示：
遍览网络中关于动态加载模块的文章，发现有两种方法，一种是用守护进程的方法，一种是用python自带的reload函数。
GIL 是python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。
前面学习了多线程，接下来学习多进程的创建和使用。多进程更适合计算密集型的操作，他的语法和多线程非常相像，唯一需要注意的是，多线程之间是可以直接共享内存数据的；但是多进程默认每个进程是不能访问其他进程（程序）的内容。我们可以通过一些特殊的方式（队列，数组和字典）来实现，注意这几个数据结构和平常使用的不太一样，是在多进程中特殊定义的。
我发现有不少朋友写 Python 脚本非常随意，要么不用函数，要么函数随处定义，反正第一眼看不出要执行的第一行代码位于何处，这样的脚本可读性很差，而且容易隐藏 bug，解决这个问题很简单，当我们写 Python 脚本时，一定要加上这个：
python2.x中multiprocessing提供的基于函数进程池，join后陷入内核态，按下ctrl+c不能停止所有的进程并退出。即必须ctrl+z后找到残留的子进程，把它们干掉。先看一段ctrl+c无效的代码：
利用云服务器的高性能,可以方便录制任意抖音直播或m3u8视频内容。可以考虑在推送到企微或者切片发送到微信。
当我们在同一个机器上管理多个进程时，经常会遇到一个问题是，很多进程的名称可能是重复的。以Linux系统为例，进程名称默认使用的是argv[0]。这样一来，如果在一台机器上有很多个Python任务，使用ps -a命令就可以看到大量重名的python3进程。虽然这些进程ID是独一无二的，但是光看进程ID可能无法直观的分辨是谁在执行什么样的任务。这里我们可以使用python的setproctitle库来对进程名臣进行修改，让进程名称更加的直观。
这里分享给大家一篇文章，文章里面列举了一些方法来将我们的 Python 代码提速，大家试试看。
GIL是python的全局解释器锁，在一个进程中如果有多个线程执行，其中一个线程在执行的时候会霸占python解释器（加锁即GIL），那么其他线程就不能执行，需要等待该线程解锁才能执行，如果线程在遇到耗时操作（IO操作），则解释器锁会自动解开，其他线程继续执行。因此，python的多线程并不是在同时运行的，而是有先后顺序的。
很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。
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#!/bin/bash echo "开始" echo "`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"` 正在杀进程..." ps -aux | grep 你的程序名.py | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -9 echo "`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"` 进程已杀死！" echo "`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"` 正在重启服务..." nohup python3 你的程序名.py >/dev
Odoo 是世界上最流行的多功能商业软件。它提供了一系列商业应用程序，包括 CRM，网站，电子商务，账单，账户，工业制造，仓库，项目管理，库存管理，等等，所有的东西都无缝集成。
但是今天发现一个封装得更加简单暴力的多进程库concurrent.futures：
生成器对象可以使用send()方法发送数据，发送的数据会成为生成器函数中通过yield表达式获得的值。这样，生成器就可以作为协程使用，协程简单的说就是可以相互协作的子程序。
程序运行中，可能会遇到BUG、用户输入异常数据以及其它环境的异常，这些都需要程序猿进行处理。Python提供了一套内置的异常处理机制，供程序猿使用，同时PDB提供了调试代码的功能，除此之外，程序猿还应该掌握测试的编写，确保程序的运行符合预期。
如何同时对一个文件夹开启四个任务同时处理不同的任务，而不会产生冲突？接下来我们一起了解一下多线程和多进程。
Python 语法 说说你平时 Python 都用哪些库 == 和 is 区别。 == 是比较两对象的值，is 是比较在内存中的地址(id)， is 相当于 id(objx) == id(objy)。 深拷贝和浅拷贝。 # 浅拷贝操作只会拷贝被拷贝对象的第一层对象，对于更深层级的只不过是拷贝其引用，如下例中 `a[2]` # 和 `lst[2]` 这两个对象为第二层，实际上浅拷贝之后，这两个还是一个对象。深拷贝会完全的拷贝被拷 # 贝对象的所有层级对象，也就是一个真正意义上的拷贝。 >>> from
select 可以同时处理多个 socket，有一个就绪应用程序代码就可以处理它。
前面也提到了一个进程至少包含一个线程，其实进程就是由若干个线程组成的。线程是操作系统直接支持的执行单元，因此高级语言通常都内置多线程的支持，Python 也不例外，而且 Python 的线程是真正的 Posix Thread ，而不是模拟出来的线程。
1. xrange() 和 range() 的区别，等价于 Python3 与 Python2 中 range() 的区别
在 Python 中并发编程是一件非常有趣的事情，这篇文章将讲解 Python 并发编程的基本操作。并发和并行是对孪生兄弟，概念经常混淆。并发是指能够多任务处理，并行则是是能够同时多任务处理。Erlang 之父 Joe Armstrong 有一张非常有趣的图说明这两个概念：
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这篇文章将讲解 Python 并发编程的基本操作。并发和并行是对孪生兄弟，概念经常混淆。并发是指能够多任务处理，并行则是是能够同时多任务处理。Erlang 之父 Joe Armstrong 有一张非常有趣的图说明这两个概念：
前面写了三篇关于python多线程的文章，大概概况了多线程使用中的方法，文章链接如下：
这一篇涉及到如何在网页请求环节使用多进程任务处理功能，因为网页请求涉及到两个重要问题：一是多进程的并发操作会面临更大的反爬风险，所以面临更严峻的反爬风险，二是抓取网页数据需要获取返回值，而且这些返回值需要汇集成一个关系表（数据框）（区别于上一篇中的二进制文件下载，文件下载仅仅执行语句块命令即可，无需收集返回值）。 R语言使用RCurl+XML,Python使用urllib+lxml。 方案1——自建显式循环： 整个过程耗时11.03秒。 方案2——使用向量化函数： 整个过程耗时9.07m。 方案
一直在构思爬虫的多客户端或者多进程程序如何高效进行“断点续传”工作，比如程序跑着跑着用list或者set的方式去分配采集进度，如果突然断了，怎么下次自动从断点开始继续呢。又比如多个客户端和进程如何在系统层面共享变量？
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：
最近对几种并发的方式进行了很多探索。之前一直采用多线程、多进程来提高单个程序的并发数。但是这两种方式各有各的不足之处，在进行频繁的I/O操作的时候，多进程模式的效率并不是很理想，而多线程消耗了很多系统资源，如果处理不当还会出现内存泄漏的情况。于是了解到了Python的标准库中的 asyncio ，采用协程的方式异步调用函数。
Python 自带的多进程库 multiprocessing 可实现多进程。我想用这些短例子示范如何优雅地用多线程。中文网络上，有些人只是翻译了旧版的 Python 官网的多进程文档。而我这篇文章会额外讲一讲下方加粗部分的内容。
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