在Python语言中并行化使用BeautifulSoup的for循环
在Python语言中，并行化使用BeautifulSoup的for循环是指通过并行化技术，将BeautifulSoup库在for循环中的操作进行并行处理，以提高程序的执行效率和速度。
BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库，它提供了一种简单的方式来遍历文档树、搜索特定标签和提取数据。然而，当处理大量数据或复杂的文档结构时，使用单线程的for循环来处理可能会导致程序执行速度较慢。
为了解决这个问题，可以使用并行化技术来加速BeautifulSoup的for循环操作。并行化是指将任务分解成多个子任务，并同时执行这些子任务，以提高整体的处理速度。在Python中，可以使用多线程或多进程来实现并行化。
在并行化使用BeautifulSoup的for循环时，需要注意以下几点：
- 并行化技术选择：根据具体需求和场景，可以选择使用多线程或多进程来实现并行化。多线程适用于IO密集型任务，而多进程适用于CPU密集型任务。
- 数据划分：将需要处理的数据划分成多个子任务，每个子任务负责处理一部分数据。可以根据数据的数量和复杂度来确定划分的方式。
- 并行化处理：使用并行化技术创建多个线程或进程，并将每个子任务分配给不同的线程或进程进行处理。在每个线程或进程中，使用BeautifulSoup来解析和处理对应的数据。
- 同步与通信：在并行化处理过程中，需要考虑线程或进程之间的同步和通信。可以使用锁、队列等机制来确保数据的一致性和正确性。
- 性能优化：根据具体情况，可以对并行化过程进行性能优化。例如，使用线程池或进程池来管理线程或进程的创建和销毁，减少资源的消耗。
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见我下面的代码
public static void sftpConnection()throws JSchException, SftpException, IOException {
System.out.println("Inside sftpConnection method");
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浏览 2提问于2014-09-05得票数 0
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我在web上搜索了在python中实现并发的不同方法，并遇到了多处理库concurrenct.futures‘ProcessPoolExecutor()和ThreadPoolExecutor()和异步。让我困惑的是这些图书馆之间的区别。特别是多进程库所做的工作，因为它有像pool.apply_async这样的方法，它也做异步的工作吗？如果是这样的话，为什么在实现异步并发(多进程与协作多任务处理)的方法不同时
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更新以获取更多详细信息
C# 2.0可在Windows Vista和Windows Server 2003上运行
已再次更新
这段代码是作为服务运行的我不想有完整的代码...我在这里的目标是获得你的经验和如何开始。正如我所说的，我已经使用了线程。我还能做什么？
浏览 44提问于2008-09-23得票数 18
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我试图使用多线程和/或多重处理来在某种程度上加快我的脚本速度。本质上，我有一个从CSV中读取的10,000个子网的列表，我想将这些子网转换成IPv4对象，然后存储在数组中。
我的基本代码如下所示，并在大约300 is内执行：
aclsConverted = []
def convertToIP(ip):
aclsConverted.append(ipaddress.ip_network(ip))
for y in acls:
convertToIP(y['srcSubnet'])
如果我尝试使用concurrent.futures线程，它可以工作，但速度是3-
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1回答
我有一个关于Python中的多线程的问题。
我已经在python中尝试了多线程和MultiProcessing。
我得到的是在MultiThread中，当我并行运行它时会得到一个重复的结果。经过研究，我发现在multiThread中，多线程可以更新相同的变量(竞争条件)。
同时，在多进程中，它将顺利进行，不会像多线程中那样出现问题。
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多线程和多进程线程池之间的区别？
、、、、
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目前我正在做多线程。遇到了线程池和多进程的概念，我想知道多线程和线程池之间的区别，我的程序是否会从线程或线程池中受益？
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场景
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我知道创建太多线程(线程饥饿)对我的应用程序的性能不利，但我不确定这如何转化为异步/等待功能。我了解到Task.Run()使用ThreadPool来执行其代码。我还读到，它并不总是创建一个新线程。
现在我有3点我找不到答案：
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Dim ltsk作为ListPerson‘潜在的大对象集合(Task.Run(Sub( pers.CheckPerson))中的每个人的任务列表)，在Next Task.WhenAll(ltsk)中使用自己的Task.Run()长时间运行
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def split_words(file):
f = open_file(file)
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def split_mult(file):
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我想知道，通常情况下，如果程序的一部分可以安全地并行化，从而获得显著的性能提升，我们应该这样做吗？还是我们需要考虑这项工作的重要性，因为它会影响可伸缩性。当你决定并行化的时候，你的思维过程是什么？
例如，在我的应用程序中，用户可以将图形数据结构提交到服务器端进行处理。每个节点可以独立地并行处理，并且是非阻塞的IO工作.用户平均提交3-4个节点，但可能高达100个.平均来说，一个节点需要大约1秒的时间来处理。这是一个高流量的领域，但性能并不重要，因为用户需要立即作出响应。
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浏览 0提问于2019-12-11得票数 0
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我正在尝试(用Java)进行并行/并发编程，并被一些基础知识所困扰，这些基础知识似乎在我读过的任何教程中都没有涉及。
当我们谈论“多线程”或“并行/并发编程”时，这是否意味着我们正在处理一个大问题并将其分散到多个线程中，还是我们首先显式地将其分解为较小的子问题，并将每个子问题传递给它自己的线程？
例如，假设我们有EndWorldHungerTask implements Runnable，任务完成了一些巨大的问题。为了完成它的目标，它必须做一些非常繁重的工作，比如说，一亿次：
public class EndWorldHungerTask implements Runnable {
浏览 1提问于2012-04-28得票数 1
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对于多线程是否在Python中工作，我有点困惑。
我知道有很多关于这方面的问题，我读过很多，但我仍然很困惑。根据我自己的经验，我已经看到其他人在StackOverflow上发布了他们自己的答案和例子，在Python中多线程确实是可能的。那么，为什么每个人都说Python被GIL锁定了，而且一次只能运行一个线程？很明显是起作用了。还是有什么区别，我没有在这里？
许多海报/答复者也不断提到线程是有限的，因为它没有使用多个内核。但我要说，它们仍然是有用的，因为它们同时工作，从而使合并的工作更快地完成。我的意思是，为什么不存在Python线程模块呢？
更新：
到目前为止，谢谢你的所有回答。据我所知，多
浏览 2提问于2014-01-05得票数 125
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7回答
我想我“掌握”了Java多线程的基础知识。如果我没有弄错的话，你可以做一些大的工作，想办法把它分成多个(并发的)任务。然后将这些任务实现为Runnable或Callable，并将它们全部提交给ExecutorService。(因此，首先，如果我搞错了，请从纠正我开始！)
第二，我不得不设想，您在run()或call()中实现的代码必须尽可能地“并行化”，使用非阻塞算法等，这就是困难的地方(编写并行代码)。对吗？不对？
但是，我仍然面临的Java并发性的真正问题(我猜想一般的并发性)，也就是这个问题的真正主题是：
从一开始，多线程是什么时候合适的？
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浏览 9提问于2012-06-29得票数 9
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Node.js服务器在处理I/O和大量客户端连接方面非常高效。但是与传统的多线程服务器相比，为什么node.js不适合繁重的CPU应用程序呢？
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浏览 2提问于2013-06-07得票数 56
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大家好，
我在选择使用python解决问题的策略时遇到麻烦。我有两个摄像头(未来可能会更多)连接到我的本地网络，并希望获得这两个流，对它们进行一些图像处理，并在将来将它们流式传输到本地http服务器。
我的第一个问题是，从摄像头读取帧，主要是IO密集型还是CPU密集型。
其次，我想知道如果/当我选择多进程路由时，我应该如何实现它。首先，我有了这个“三层结构”的想法，在"DAL“层由一个处理器完成帧的获取，处理由另一个处理器完成，也许在未来第三个处理器处理所有http的东西。( http服务器用于另一个时间)。
但在做了一些研究之后，我不确定这是不是正确的方法？也许一个处理器应该处理从摄
浏览 2提问于2021-11-28得票数 0
3回答
这个问题并不是特定于任何编程语言的，但我想知道多处理和多线程之间的确切区别是什么。这两个术语经常产生关于他们的understanding.Someone的混淆，请解释他们，他们的差异和相似之处。
浏览 2提问于2013-06-13得票数 0
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parallel.for是如何工作的。它是否为每个循环调用线程/将循环分成部分并并行执行？如果是这样，那么我们能确保与正常for循环相同的结果吗？我测试了它的性能，它确实使用了多核处理器。但我想知道它的内部工作原理
浏览 1提问于2011-03-29得票数 7
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