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如何在Python中通过分组分发相同的数据

在Python中,可以通过使用多线程或多进程来实现分组分发相同的数据。下面是两种常见的方法:

  1. 使用多线程:
    • 首先,导入threading模块。
    • 创建一个线程函数,该函数接受数据和分组数作为参数。
    • 在线程函数中,使用循环将数据分组,并将每个分组的数据传递给相应的处理函数。
    • 在主函数中,创建多个线程,并将数据和分组数作为参数传递给每个线程。
    • 启动所有线程,并等待它们完成。
    • 以下是示例代码:
    • 以下是示例代码:
  • 使用多进程:
    • 首先,导入multiprocessing模块。
    • 创建一个进程函数,该函数接受数据和分组数作为参数。
    • 在进程函数中,使用循环将数据分组,并将每个分组的数据传递给相应的处理函数。
    • 在主函数中,创建多个进程,并将数据和分组数作为参数传递给每个进程。
    • 启动所有进程,并等待它们完成。
    • 以下是示例代码:
    • 以下是示例代码:

以上是在Python中通过分组分发相同的数据的两种常见方法。根据具体需求和场景选择适合的方法。

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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

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