今天遇到的新单词： terminal n终端 terminate v结束，使终结 basic adj基本的
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）。
进程指的是正在进行的一个过程或者一个任务，而执行这个任务的是CPU。进程与程序的区别，可以理解为程序是我们写的一堆代码，而进程则是CPU执行这堆代码的过程，同一个程序被执行两次，就会产生两个进程。凡是硬件，都需要有操作系统进行管理，只要是操作系统，就会有进程概念，需要有创建进程的方式。进程的三种状态：
Python是生物信息学应用中的常用编程语言，在2019年11月TIOBE 编程语言排行榜中排名第3，仅次于Java语言、C语言。
对于操作系统来说，一个任务就是一个进程，进程就是程序执行的载体，如Python脚本中执行main函数就启动了一个进程，打开微信或者浏览器就是开启了一个进程，进程的运行需要资源支持，也就需要消耗CPU和内存
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：
创建进程池可以形象地理解为创建一个并行的流水线，只需创建一次流水线的消耗，处理接收到的任务的，不使用进程池。 ，浪费时间。
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
输出顺序不一致，则是因为屏幕的抢占问题而已，但不同的进程执行是并发的。在执行程序的过程中，可以打开另一个窗口来查看进程的执行情况（上面sleep了3秒，所以速度一定要快）：
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的。
上面的代码开启了5个子进程去执行函数，我们可以观察结果，是同时打印的，这里实现了真正的并行操作，就是多个CPU同时执行任务。我们知道进程是python中最小的资源分配单元，也就是进程中间的数据，内存是不共享的，每启动一个进程，都要独立分配资源和拷贝访问的数据，所以进程的启动和销毁的代价是比较大了，所以在实际中使用多进程，要根据服务器的配置来设定。
当我在使用多进程池时，可以通过apply_async()方法提交任务，并使用get()方法获取异步任务的结果。但是，在等待结果返回时，我们最希望能够跟踪任务的进度，以及处理已完成任务的结果。
各位大佬们我又回来了，今天我们来聊聊如何通过多进程和协程来优化Python爬虫的性能，让我们的爬虫程序6到飞起！我将会提供一些实用的解决方案，让你的爬虫速度提升到新的高度！
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：
数据抓取中的密集任务处理，往往会涉及到性能瓶颈，这时候如果能有多进程的工具来进行支持，那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。 导入待下载的文件： 📷 在R语言中，文件下载的思路一般有三种可选方案： 方案1——构建显示循环： 📷 一共10个PDF文件，下载过程未设置等待时间，平均4.5m，一共44.5m,总耗时100m。 方案2——使用plyr包中的向量化函数 有点惨，同样的10个pdf文档，耗时机会没啥变化，这一次是99.89,比上一次99.9
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：
在初步了解Python多进程之后，我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。 进程池 进程池 (Process Pool)可以创建多个进
前言： 虽然话题的范围有点大，但是在这里作者不打算谈框架，侃架构。 这里也只是作者最熟悉的一种后台架构模型。 并发模型： 多进程模型： 来一个请求，设定环境变量（请求的变量通过环境变量来传递），再
首先我们要知道进程是系统进行资源分配和调度的基本单位，而线程是进程的一个执行路径，一个进程中至少有一个线程，进程中的多个线程共享进程的资源。
您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。本篇重点介绍Python多进程的使用，读者朋友们可以将多进程和多线程两者做一个对比学习。 干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。
在Python编程中，多进程编程是一种重要的技术手段。Python作为一种高级编程语言，天生具有多线程编程的特性，但是由于GIL(Global Interpreter Lock)的存在，线程在并发执行的效率较低。多进程编程则是一种有效的解决方案。
初步了解Python多进程之后，我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。
本文实例讲述了Python多进程multiprocessing、进程池用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
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multiprocessing是多进程模块，多进程提供了任务并发性，能充分利用多核处理器。避免了GIL（全局解释锁）对资源的影响。
在 Python 多进程编程中，异常处理是非常重要的一环，可以帮助我们更好地管理进程，并提高程序的健壮性。
在Python语言中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）是一个备受争议的话题。GIL是Python语言中特有的机制，对于多线程编程产生了一些限制。本文将深入探讨GIL的背景、作用、机制以及如何进行性能优化。
在使用Python处理任务时，限于单线程处理能力有限，需要将任务并行化，分散到多个线程或者是多个进程去执行。
p1 = multiprocessing.Process(target = movietheaters)
Process\Pool 是 Swoole 提供的进程池，基于 Server 的 Manager 管理进程模块实现，可管理多个工作进程。
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。
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似，可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同，拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。属性有：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）、name、pid。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类，用来同步进程，其用法也与threading包中的同名类一样。multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。这个模块表示像线程一样管理进程，这个是multiprocessing的核心，它与threading很相似，对多核CPU的利用率会比threading好的多。
上一篇文章中，我们介绍了如何通过 multiprocessing 进行多进程并发编程。 通过 multiprocessing 实现 python 多进程
1、注意：pool必须在 if __name__ == ‘__main__’ 下面运行，不然会报错
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
GIL这个话题至今也是个争议较多的，对于不用应用场景对线程的需求也就不同，说下我听过的优点： 1. 我没有用过其他语言的多线程，所以无法比较什么，但是对于I/O而言，Python的线程还是比较高效的。 2. 有些第三方基于Python的框架和库，比如Tensorflow等基于C/C plus plus重写的Python线程机制。 3. 至于换成Cython编译器解决GIL，这个只是听过，没用过。 4. Python多线程对于web、爬虫方面也可以表现出较好的性能。 5. Python多进程是完好的，可以把资源消耗较少的非必要线程工作转为多进程来工作。 6. 计算密集型就别想多线程了，一律多进程。 7. Python还有细粒度且高效的协程。 8. 如果有N核CPU，那么同时并行的进程数就是N，每个进程里面只有一个线程能抢到工作权限。 所以同一时刻最大的并行线程数=进程数=CPU的核数（这条我的个人理解很模糊，参考吧）
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。
上一篇文章中，我们介绍了 Python multiprocessing 包中提供的强大的进程池组件。 python 中的进程池 — multiprocessing.pool.Pool
一前言 使用python进行并发处理多台机器/多个实例的时候，我们可以使用threading ，但是由于著名的GIL存在，实际上threading 并未提供真正有效的并发处理，要充分利用到多核CPU，我们需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包--multiprocessing。multiprocessing 可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程,该Process对象与Threading对象的用法基本相同，具有相同的方法(官方原话:"The multiprocessing package mostly replicates the API of the threading module.") 比如:start(),run(),join()的方法。multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition/Pipe/Queue类用于进程之间的通信。话不多说 show me the code！ 二使用 2.1 初识异同
进程池是用来创建和管理进程的一个池子，池子里面可以有很多的进程，它是进程工作的容器
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候手和脚共同来驾驶汽车，再比如唱歌跳舞也是同时进行的；
运行程序时，单线程或单进程往往是比较慢的，为加快程序运行速度，我们可以使用多进程，可以理解为多任务同时运行，小编的电脑是四核，所以可以设置四个进程。
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,
pro = multiprocessing.Process(target=入口, args=(), kwargs={})
进程：对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器（任务）就是启动一个浏览器进程。进程是系统中程序执行和资源分配的基本单位，每个进程都有自己的数据段、代码段和堆栈段。
我们经常迷惑于多进程和多线程，长的好像一样，但是他们有本质上的区别，很多大佬也对进程和线程的概念做了很多通俗易懂的解释，这里我们引用阮一峰老师的博文，大家可以先去看看，理清楚线程和进程的区别。
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。
“一猿小讲”公众号的风格就是多元化，偶尔会真情吐露一下程序猿的内心；偶尔也结合自己的经历畅聊一些经验杂谈；其中也不乏幽默风趣的技术故事。分享是件快乐的事情，工作之余，有时间我就尽力多码字，多推几篇文章。其实讲真，我每次都是抱着分享给那些需要的人，说不定哪篇文章，就戳中了你，扣开了你的心扉，解决了你的困惑（捂嘴笑
在学习Python的过程中，有接触到多线程编程相关的知识点，先前一直都没有彻底的搞明白。今天准备花一些时间，把里面的细节尽可能的梳理清楚。
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