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python-面向运行时性能优化-multiprocessing
来自网友在路上 154854提问 提问时间:2023-11-07 16:09:41阅读次数: 54
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python-面向运行时性能优化-multiprocessing
- 一:多进程介绍
- 1> 基本思想
- 2> 模式分类
- 3> 引入进程原因
- 4> 进程特征
- 二:multiprocessing模块
- 1> multiprocessing 介绍
- 1. multiprocessing demo
- 2> multiprocessing启动方法
- 3> Process 类
- 1. Process demo
- 2. Process 参数
- 3. Process 方法
- 4> Pool 类
- 1. Pool demo
- 2. Pool 方法
- A: map
- B: apply_async
- 5> Lock 类
- 1. Lock demo
- 三:进程通信
- 1> Queue
- 2> Pipe
- 3> Value&Array-共享内存
- 四: 进程间同步
- 1> multiprocessing 同步demo
- 2> 共享内存
- 3> 服务进程- Manager()
- 1. Manager demo
- 五: multiprocessing类&方法概述
- 1> 类-创建管理进程模块
- 2> 类-方法功能概览
- 1. Process
- 2. Pool
- 3. Lock
- 4. Manager
- 5. Queue
- 6. Pipe
- 7. Value&Array
- 六:问题解决
- 1> 子进程的异常处理
- 七:multiprocessing需要注意
- 1> 注意事项
一:多进程介绍
1> 基本思想
算法可以划分为不同的 workers-处理器处理,可以根据机器核数并行部署运行;
并行计算涉及在处理器的多个核心之间执行多个任务,这意味着这些任务是同时执行的,同时并考虑并行方式是否优化可以加快我们的计算速度;
结构组成由-程序、数据和进程控制块组成
2> 模式分类
3> 引入进程原因
4> 进程特征
二:multiprocessing模块
1> multiprocessing 介绍
multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包;
multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作,通过使用子进程而非线程有效地绕过了 全局解释器锁;
multiprocessing 模块还引入了在 threading 模块中没有的API。一个主要的例子就是 Pool 对象,它提供了一种快捷的方法,赋予函数并行化处理一系列输入值的能力,可以将输入数据分配给不同进程处理(数据并行);
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