Python是一门流行的编程语言，广泛用于各种应用领域，包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时，提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程，包括多线程和多进程的使用，以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
当提及并发编程时，我们实际上在谈论如何让程序在同时执行多个任务时更加高效。在现代软件开发中，利用并发编程的技术已成为关键，因为它可以充分利用计算机的多核处理能力，提高程序的性能和响应速度。Python 作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种并发编程的工具和技术，使得开发人员能够轻松地在其应用程序中实现并发性。
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）。
看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题： 1、Python 多线程为什么耗时更长？ 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？
python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便；
并且它们会共享相同的上下文。当其他线程运行时，它可以被抢占（中断）和临时挂起（也称为睡眠） ；
>>>Process([group [, target [, name [, args [, kwargs ] ] ] ] ])
主进程与子进程是并发执行的，进程之间默认是不能共享全局变量的(子进程不能改变主进程中全局变量的值)。
今天遇到的新单词： terminal n终端 terminate v结束，使终结 basic adj基本的
我们知道Python中多进程是相互执行互不干扰的，但是如果多进程之间需要对同一资源对象进行操作或者多个进程之间有相互依赖的，那就需要一个共享变量供多进程使用。Python multiprocessing 多进程之间相互协调的方式有如下几种: Lock:锁,Queue:队列, Semaphore:信号量 ,Event:事件，Pipe:管道 。
專 欄 ❈Pytlab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间，我们可以通过利用编程语言显
之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码，后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算，而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此，多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升，比如网络爬虫里等待http返回等；而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢？这是因为python本身有一个全局翻译锁，叫GIL(Global Interpreter Lock)，这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句，从而保证程序的正确运行，这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么，如果想并行的执行代码，显然需要开启多个python解释器，这也就不是多线程，而是多进程了，因此python在多线程库里并不支持多核处理，而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。
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。
进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。
一 : 科普一分钟 尽管进程间是独立存在的,不能相互访问彼此的数据,但是在python中却存在进程间的通信方法,来帮助我们可以利用多核CPU也能共享数据. 对于多线程其实也是存在一些缺点的,不是任何场景我们都用多线程来完成并发处理任务,因为CPU操作线程,所以线程多了,对于计算机的资源消耗是十分严重的,多线程适合IO操作密集的任务,那么怎么办呢, 协程的出现帮我们解决了这个问题 ,协程是比线程更小的一个单位,但是它的作用却不容忽视. 二 : 多进程 1.多进程简单了解 : 进程之间是独立的,
在Python中，使用多进程编程可以实现并发处理，加快程序运行速度，提高效率。在多进程编程中，由于多个进程共享数据，因此容易出现竞争条件。为了解决这个问题，Python提供了锁机制，用于保证多个进程对共享资源的访问互斥，避免竞争条件的发生。
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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
0.导语1.进程与线程初识1.1 导包1.2 定义被调函数1.3 创建线程和进程1.4 启动线程和进程2.输出结果存放至Queue2.1 导包2.2 定义被调函数2.3 启动多进程，存放结果3.进程与线程效率对比3.1 导入多进程包3.2 定义被调函数3.3 封装多进程3.4 导入线程包3.5 封装多线程3.6 封装普通方法3.7 主函数调用3.8 输出结果4.进程池4.1 导入进程包4.2 定义被调函数4.3 封装函数4.4 主函数调用5.共享内存6.进程锁6.1 不同进程争夺资源6.2 通过锁机制解决争夺资源问题7.参考资料
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。
在使用PyTorch进行多进程训练时，有时会遇到程序卡死的问题。本文将介绍可能导致torch多进程卡死的原因以及如何解决这个问题。
上文中(操作系统之进程管理(1)：从CPU如何执行进程说起)，我们说过操作系统为每个程序提供了一个叫做PCB(Process Control Block进程控制块)的数据结构。它记录了该程序执行到什么位置，执行过的值的状态、相关寄存器的状态等信息，供CPU再次返回时恢复现场使用。简单来说，PCB就是操作系统为系统进程提供的一种记录进程信息的数据结构。
H2Engine服务器引擎介绍 简介 H2Engine服务器引擎架构是轻量级的，与其说是引擎，个人觉得称之为平台更为合适。因为它封装的功能非常精简，但是提供了非常简洁方便的扩展机制，使得可以用C++、python、lua、js、php来开发具体的服务器功能。H2引擎的灵感来源于web服务器Apache。大家都知道Apache封装了浏览器的的连接和协议通讯，而具体功能逻辑则通过fastcgi的方式交由不同的编程语言实现，本人大学的刚接触php的时候，看到在php里print的字符串直接就出现在浏览器里，当
这个周末没有更新粉丝还有增长挺开心的，感谢大家的支持。在学习python的时候看了很多面试题，以巩固自己学过的知识，自己会整理一下分享给大家，今天的十个题算是以往面试中出现频率较高的，自己这个模块的初衷就是希望分享的东西能够在面试过程中给大家提供一点帮助。
今天是golang专题的第13篇文章，我们一起来聊聊golang当中的并发与Goroutine。
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
在公司内部，我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务，研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口，我负责提供一个对外服务的HTTP接口。
很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。
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
本文是基于Py2.X 线程 多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。 我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。 多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点： 可以把运行时间长的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。 程序的运行速度可能加快。 在一些需要等待的任务实现上，如用户输人、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源，如内存占
进程和线程是包含关系，但是多任务既可以由多进程实现，也可以由单进程内的多线程实现，还可以混合多进程＋多线程。
1.python赋值、浅拷贝、深拷贝区别：https://www.cnblogs.com/xueli/p/4952063.html；
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
有些事情不是难以做到才失去信心，而是因为失去信心才难以做到。 ——肖乾旭
我很早之前，就是通过这篇文章搞懂了 Python Web 应用服务器是个什么鬼，虽然本文讲的是 Ruby 的 Web 应用服务器，但原理是通的所以翻出来推荐给大家，下面是正文。
IBM有个家伙做了个测试，发现切换线程context的时候，windows比linux快一倍多。进出最快的锁（windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex），windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好，而且在经过实际编程之后，综合来看我觉得linux更适合做high performance server，不过在多线程这个具体的领域内，linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的，毕竟unix家族都是从多进程过来的，而 windows从头就是多线程的。
一个进程至少具有 5 种基本状态：初始态、就绪状态、等待（阻塞）状态、执行状态、终止状态。
Python多线程，thread标准库。都说Python的多线程是鸡肋，推荐使用多进程。
进程-操作系统提供的抽象概念，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。程序本身是没有生命周期的，它只是存在磁盘上的一些指令,程序一旦运行就是进程。
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。
Python作为一门强大而灵活的编程语言，吸引了大量的开发者。然而，对于多线程编程来说，Python引入了一个概念——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它在一定程度上影响了多线程程序的性能。本文将深入探讨GIL的概念，它对多线程编程的影响以及如何处理与绕过它。
进程 进程是什么？进程是正在执行的程序；进程是正在计算机上执行的程序实例；进程是能分配给处理器并由处理器执行的实体。 进程一般会包括指令集和系统资源集，这里的指令集是指程序代码，这里的系统资源集是指I/O、CPU、内存等。 综合起来，我们也可以理解进程是具有一定独立功能的程序在关于某个数据集合上的一次运行活动， 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 在进程执行时，进程都可以被唯一的表示，由以下一些元素组成： 进程描述符：进程的唯一标识符，用来和其它进程区分。在Linux中叫进程ID，在系统调用for
进程是什么？进程是正在执行的程序；进程是正在计算机上执行的程序实例；进程是能分配给处理器并由处理器执行的实体。 进程一般会包括指令集和系统资源集，这里的指令集是指程序代码，这里的系统资源集是指I/O、CPU、内存等。 综合起来，我们也可以理解进程是具有一定独立功能的程序在关于某个数据集合上的一次运行活动， 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
在现代网络应用程序开发中，性能和可伸缩性是至关重要的。Node.js 是一个基于事件驱动、非阻塞 I/O 的 JavaScript 运行时环境，它以其高性能和高度可伸缩的特性而著名。然而，在处理大量并发请求时，单一的 Node.js 进程可能无法满足需求。为了充分利用多核 CPU 和更好地利用系统资源，Node.js 提供了多进程支持。
1.1 什么是 Multiprocessing 多线程在同一时间只能处理一个任务。 可把任务平均分配给每个核，而每个核具有自己的运算空间。 1.2 添加进程 Process 与线程类似，如下所示，但是
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源 最近，一项关注于快速构建深度学习环境的 GitHub 项目十分流行，这个名为 Deepo 的项目由一系列 Docker 镜像组成，包含了 TensorFl
学习Python的多线程（Multi-threading），至少应该要有进程与线程的基本概念，可以看我转载的一篇文章：《进程与线程的一个简单解释》。
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