1、利用multiprocessing可以在主程序中建立子程序，提升效率，下面是multiprocessing建立程序的簡單例子，和多執行緒的使用非常相似

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''' 程式碼是由主程序裡面的主執行緒從上到下執行的, 我們在主執行緒裡面又建立了兩個子程序，子進 程裡面也是子執行緒在幹活，這個子程序在主進 程裡面 ''' import multiprocessing import time   def f0(a1):      time.sleep( 3 )      print (a1) if __name__ = = '__main__' : #windows下必須加這句        t = multiprocessing.Process(target = f0,args = ( 12 ,))      t.daemon = True #將daemon設定為True，則主執行緒不比等待子程序，主執行緒結束則所有結束      t.start()        t2 = multiprocessing.Process(target = f0, args = ( 13 ,))      t2.daemon = True      t2.start()        print ( 'end' ) #預設情況下等待所有子程序結束，主程序才結束

　　這裡的結果是直接打印出end就結束了，因為添加了t.daemon=True，join方法在程序裡面也可以用，跟執行緒的用法非常相似

2、程序之間預設是不能共用記憶體的

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li = []   def f1(i):      li.append(i)      print ( '你好' ,li)   if __name__ = = '__main__' : #程序不能共用記憶體      for i in range ( 10 ):          p = Process(target = f1,args = (i,))          p.start()   '''每個程序都建立一個列表，然後新增一個因素進去，     每個程序之間的資料是不能共享的

　　結果如圖

如果將程式碼改成threading，由於執行緒共用記憶體，所以結果是不一樣的，執行緒操作列表li之前，拿到的是前一個執行緒操作過的li列表，如圖

3、如果要程序之間處理同一個資料，可以運用陣列以及程序裡面的manager方法，下面程式碼介紹的是manager方法

 

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from multiprocessing import Process from multiprocessing import Manager       def f1(i,dic):      dic[i] = 200 + i      print (dic.values())   if __name__ = = '__main__' : #程序間預設不能共用記憶體      manager = Manager()      dic = manager. dict () #這是一個特殊的字典          for i in range ( 10 ):          p = Process(target = f1,args = (i,dic))          p.start()          p.join()

　　這裡輸出如圖，表示每個程序都是操作這個字典，最後的輸出是有10個元素

如果是普通的字典，輸出如圖

 

4、multiprocessing模組裡面的程序池Pool的使用

（1）apply模組的使用，每個任務是排隊執行的

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from multiprocessing import Process,Pool from multiprocessing import Manager import time     def f1(a):      time.sleep( 2 )      print (a)   if __name__ = = '__main__' :      pool = Pool( 5 )      for i in range ( 5 ): #每次使用的時候會去程序池裡面申請一個程序          pool. apply (func = f1,args = (i,))          print ( '你好' ) #apply裡面是每個程序執行完畢了才執行下一個程序      pool.close() #執行完close後不會有新的程序加入到pool,join函式等待所有子程序結束      pool.join() #等待程序執行完畢，先呼叫close函式，否則會出錯

　　執行結果如圖

（2）apply_async模組，會比apply模組多個回撥函式，同時是非同步的

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from multiprocessing import Process,Pool from multiprocessing import Manager import time       def Foo(i):      time.sleep( 1 )      return i + 50   def Bar(arg):      print (arg)   if __name__ = = '__main__' :      pool = Pool( 5 )      for i in range ( 10 ):            '''apply是去簡單的去執行，而apply_async是執行完畢之後可以執行一          個回撥函式，起提示作用'''          pool.apply_async(func = Foo,args = (i,),callback = Bar) #是非同步的          print ( '你好' )      pool.close() #不執行close會報錯，因為join的原始碼裡面有個斷言會檢驗是否執行了該方法      pool.join() #等待所有子程序執行完畢，否則的話由於apply_async裡面daemon是設定為True的，主程序不會等子程序，所欲函式可能會來不及執行完畢就結束了 '''apply_async裡面，等函式Foo執行完畢，它的返回結果會被當做引數      傳給Bar'''

　　結果如圖

這兩個方法的主要區別如圖

 

1、利用multiprocessing可以在主程序中建立子程序，提升效率，下面是multiprocessing建立程序的簡單例子，和多執行緒的使用非常相似

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''' 程式碼是由主程序裡面的主執行緒從上到下執行的, 我們在主執行緒裡面又建立了兩個子程序，子進 程裡面也是子執行緒在幹活，這個子程序在主進 程裡面 ''' import multiprocessing import time   def f0(a1):      time.sleep( 3 )      print (a1) if __name__ = = '__main__' : #windows下必須加這句        t = multiprocessing.Process(target = f0,args = ( 12 ,))      t.daemon = True #將daemon設定為True，則主執行緒不比等待子程序，主執行緒結束則所有結束      t.start()        t2 = multiprocessing.Process(target = f0, args = ( 13 ,))      t2.daemon = True      t2.start()        print ( 'end' ) #預設情況下等待所有子程序結束，主程序才結束

　　這裡的結果是直接打印出end就結束了，因為添加了t.daemon=True，join方法在程序裡面也可以用，跟執行緒的用法非常相似

2、程序之間預設是不能共用記憶體的

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

li = []   def f1(i):      li.append(i)      print ( '你好' ,li)   if __name__ = = '__main__' : #程序不能共用記憶體      for i in range ( 10 ):          p = Process(target = f1,args = (i,))          p.start()   '''每個程序都建立一個列表，然後新增一個因素進去，     每個程序之間的資料是不能共享的

　　結果如圖

如果將程式碼改成threading，由於執行緒共用記憶體，所以結果是不一樣的，執行緒操作列表li之前，拿到的是前一個執行緒操作過的li列表，如圖

3、如果要程序之間處理同一個資料，可以運用陣列以及程序裡面的manager方法，下面程式碼介紹的是manager方法

 

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from multiprocessing import Process from multiprocessing import Manager       def f1(i,dic):      dic[i] = 200 + i      print (dic.values())   if __name__ = = '__main__' : #程序間預設不能共用記憶體      manager = Manager()      dic = manager. dict () #這是一個特殊的字典          for i in range ( 10 ):          p = Process(target = f1,args = (i,dic))          p.start()          p.join()

　　這裡輸出如圖，表示每個程序都是操作這個字典，最後的輸出是有10個元素

如果是普通的字典，輸出如圖

 

4、multiprocessing模組裡面的程序池Pool的使用

（1）apply模組的使用，每個任務是排隊執行的

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from multiprocessing import Process,Pool from multiprocessing import Manager import time     def f1(a):      time.sleep( 2 )      print (a)   if __name__ = = '__main__' :      pool = Pool( 5 )      for i in range ( 5 ): #每次使用的時候會去程序池裡面申請一個程序          pool. apply (func = f1,args = (i,))          print ( '你好' ) #apply裡面是每個程序執行完畢了才執行下一個程序      pool.close() #執行完close後不會有新的程序加入到pool,join函式等待所有子程序結束      pool.join() #等待程序執行完畢，先呼叫close函式，否則會出錯

　　執行結果如圖

（2）apply_async模組，會比apply模組多個回撥函式，同時是非同步的

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from multiprocessing import Process,Pool from multiprocessing import Manager import time 相關推薦 Python多程序之multiprocessing模組和程序池的實現 1、利用multiprocessing可以在主程序中建立子程序，提升效率，下面是multiprocessing建立程序的簡單例子，和多執行緒的使用非常相似 ? 孤兒程序，殭屍程序，multiprocessing 模組建立程序 程序相關函式使用 os.getpid() 功能 ： 獲取當前程序的PID號 返回值 ： 返回PID號 os.getppid() 功能 ： 獲取父程序的程序號 返回值 ： 返回PID號 os._exit(status) 功能 ： 退出程序 引數 ： 程序的退出狀態  整數 s python資料庫操作之pymysql模組和sqlalchemy模組(專案必備) pymysql  pymsql是Python中操作MySQL的模組，其使用方法和MySQLdb幾乎相同。 1、下載安裝 pip3 install pymysql 2、操作資料庫 （1）、執行sql #!/usr/bin/env python # -*- Python 多程序multiprocessing模組, Process, 程序池Pool和Queue 1. multiprocessing模組提供了一個Process類來代表一個程序物件：  （1）   multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daem python之執行緒和程序 1.建立執行緒 –執行緒 –程序 —一個程序裡面必定會有一個主執行緒 python執行緒的模組 2._thread 模組中建立多執行緒 import _thread import threading import time def job(name): print(“這是 Java多執行緒-併發之執行緒和程序的區別 執行緒和程序的區別 答： 程序是一個“執行中的程式”，是系統進行資源分配和排程的一個獨立單位 執行緒是程序的一個實體，一個程序中擁有多個執行緒，執行緒之間共享地址空間和其他資源（所以通訊和同步等操作執行緒比程序更加容易） 執行緒上下文的切換比程序上下文切換要快 用multiprocessing模組建立程序, 建立自定以程序 ,和程序池技術 olmultiprocessing 模組建立程序     1.需要將要執行的事情封裝為函式     2.使用moltiprocessing模組中Process類建立程序物件     3.通過物件屬性設定和Process的初始化函式對程序進行設定,繫結要執行的函式    python多工（multiprocessing程序） 1、程式就是程式碼，點選執行成2進位制就是程序。一個程式有多個程序。 2、程序和執行緒都會執行多工，但是子程序建立會把主程序的程式碼與資料複製一部份，這樣耗費的資源比較大，但是比單任務效率高。（執行緒建立是資源共享的，因此耗費的資源少） 2、linux中檢視程序（ps -aux） 所有程序 python之 《程序之間資料互動和程序池》 1.程序q   程序呢就相當於一個房子，執行緒就相當於是房子裡面在工作的人，那麼一個房子的空間對於房子裡面的人來說是共享的， 現在是多程序，也就是說有許多房子，很顯然這個房子的空間只屬於這個房子，不會屬於其他房子，那你應該明白我想說什麼了，（一個程序裡面資源是共享的，不同程序之間是相當於不同的程 Python多工之程序 Process多程序 程序的概念 程式是沒有執行的程式碼，靜態的； 程序是執行起來的程式，程序是一個程式執行起來之後和資源的總稱； 程式只有一個，但同一份程式可以有多個程序；例如，電腦上多開QQ； 程式和程序的區別在於有沒有資源，程序有資源而程式沒有資源，程序是一個資源分配的基本單元；程式在沒執行的 Python腳本之Multiprocessing 多線程 python多線程#######################################!/usr/bin/env python#encoding=utf-8from multiprocessing import Process,Lockimport time,osdef say(i): pri 微信小程序之點贊和取消點贊 技術分享 tex 所有 gets highlight false modal log set wxml代碼 <image wx:if="{{collection}}" src="/images/boy.png" bindtap="toCollect"> Python學習手冊之__main__ 模組，常用第三方模組和打包釋出 在上一篇文章中，我們介紹了 Python 的 元組拆包、三元運算子和對 Python 的 else 語句進行了深入講解，現在我們介紹 Python 的 __main__ 模組、常用第三方模組和打包釋出。檢視上一篇文章請點選：https://www.cnblogs.com/dustman/p/10057482. 一對多通訊之socket程式設計（程序） 1 一對多模型，TCP的程式設計步驟 服務端： 1、socket（）獲得一個sockfd。注意第二個引數必須SOCK_STREAM. 2、準備通訊地址（必須伺服器的） 3、bind（）繫結。（開放了埠，允許客戶端連線） 4、監聽客戶端 list 自動化運維之psutil模組~系統程序管理方法 一、程序資訊 >>> import psutil # 匯入模組 >>> psutil.pids() # 檢視所有程序的PID號 [1, 2, 3, 5, 7, Python學習筆記之文件和流 關閉 write finall 存儲路徑 大文件 描述 可選參數 針對 硬盤 打開文件：open(name[,mode[,buffering]])，返回一個文件對象，模式（mode）和緩沖（buffering）是兩個可選參數。 假設有一個名為somefile.txt的文件， Python 學習筆記 之 day4 sict和set 變慢 現象 重復 不存在 取出 .get 操作 新的 運行 dict -- dictionary 一組key的集合，包含key與value的對應。 Python內置的字典，在其他語言中成為map，使用key-value存儲，具有幾塊的查找速度。 和li python多進程(multiprocessing調用類函數) gin roc eva ssi import spa 多進程 obj port #coding=utf-8 import os import multiprocessing from time import ctime, sleep from selenium impo Python多繼承之MRO算法 tro 拓撲排序 png mage __name__ 技術分享 ima bject import MRO即Method Resolution Order 方法解析順序，它的提出主要是為了解決Python中多繼承時，當父類存在同名函數時，二義性的問題 下面先看一個例子： python編程之賦值和拷貝的區別概述及操作excel數據庫（圖） may 格式 work val 原子 註意 更遠 當我 就是 python編程之賦值和拷貝的區別概述及操作excel數據庫（圖）一、賦值在Python中，對象的賦值就是簡單的對象引用，這點和C++不同，如下所示：a = [1,2,”hello”,[‘python’, ‘C+