在现代计算中，多进程编程是一种有效提高程序执行效率的方法，尤其在处理CPU密集型任务时。Python的multiprocessing模块提供了一种简单而强大的方...

对于一些计算密集性的任务，使用Python的多进程能显著缩短运行的时间。例如对10个元素进行相同的操作，通过Python的multiprocessing 包可以...

今天原本想研究下MultiProcessing标准库下的进程间通信，根据 MultiProcessing官网 给的提示，有两种方法能够来实现进程间的通信，分别是...

MultiProcessing模块是一个优秀的类似多线程MultiThreading模块处理并发的包 之前接触过一点这个库，但是并没有深入研究，这次闲着无聊就研...

multiprocessing库是基于threading API，它可以把工作划分为多个进程。有些情况下，multiprocessing可以作为临时替换取代th...

multiprocessing库是基于threading API，它可以把工作划分为多个进程。有些情况下，multiprocessing可以作为临时替换取代th...

multiprocessing是一个支持使用类似于线程模块的API派生进程的包。该包同时提供本地和远程并发，通过使用子进程而不是线程，有效地避开了全局解释器锁。...

multiprocessing.dummy模块为我们提供了线程池，api和多进程的一样。

进程间通信（IPC，InterProcess Communication）是指在不同进程之间传播或交换信息。 IPC的方式通常有管道（包括无名管道和命名管道）、...

但是上面 for 循环有个问题，一次循环中需要等 耗时最长的子进程 结束才能开始下一个循环

1 def worker(procnum, return_dict): '''worker function''' print str(procnum) ...

使用multiprocessing进程池的imap方法，可以将函数依次作用到可迭代对象上各个元素，并发送到多个进程中执行。配合tqdm库，我们可以通过进度条显示...

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多个进程之间的数据传递。Queue本身是一个消息列队程序。

work1=multiprocessing.Process(target=n1,args=a) 创建一个work1进程

import requests import logging import re import pymongo from pyquery import PyQu...

python的进程和线程经常用到，之前一直不明白threading的join和setDaemon的区别和用法，今天特地研究了一下。multiprocessing...

使用 multiprocessing 里的 Queue() import multiprocessing def download_from_web(q):...

如涉及到进程池同时需要使用到队列，使用multiprocessing.Manager().Queue()，而非multiprocessing.Queue()

multiprocessing模块可以衍生出子进程。multiprocessing模块同时提供本地和远程的并发操作。multiprocessing模块不像thr...

由上可见, 调用map, 相当于顺序调用了add(1,4), add(2,5)， add(3,6)方法; 一行代码实现了方法的迭代调用, 简单快捷。 那如果再优...