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。
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。
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。
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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。
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？
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
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。
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
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：
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
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。
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：
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(
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。
但是今天发现一个封装得更加简单暴力的多进程库concurrent.futures：
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
多进程，加快图片读取，多进程下图片的有序读取，Python，multiprocessing，multiprocessing.Queue，opencv-python
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。
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
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。
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。
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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。
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：
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：
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。
1. xrange() 和 range() 的区别，等价于 Python3 与 Python2 中 range() 的区别
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：
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。
在这篇文章中，我们将探讨Python中多线程与多进程的选择与实现。在处理一些需要并发执行的任务时，了解这两种方法的优缺点以及如何在实际项目中应用它们是非常重要的。
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。
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
#!/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
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。
我们知道，协程本质上是单线程单进程，通过充分利用IO等待时间来实现高并发。在IO等待时间之外的代码，还是串行运行的。因此，如果协程非常多，多少每个协程内部的串行代码运行时间超过了IO请求的等待时间，那么它的并发就会有一个上限。
在上一节，我们学习了Python的多线程编程，这节我们学习一下Python的多进程编程。
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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：
在学习廖雪峰老师的python教程，学习了多进程和多线程，记录下核心的思路和方法。
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