concurrent.futures --- 启动并行任务 — Python 3.7.13 文档
Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构，客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应，需要传送两个tcp报文。 设想这样的一个场景，你要批量的执行一系列redis命令，例如执行100次get key，这时你要向redis请求100次+获取响应100次。如果能一次性将100个请求提交给redis server，执行完成之后批量的获取相应，只需要向redis请求1次，然后批量执行完命令，一次性结果，性能是不是会好很多呢？ 答案是肯定的，节约
Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构，客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。
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
批评Python的讨论经常谈论使用Python进行多线程工作有多么困难，将矛头指向所谓的全局解释器锁（正式称为GIL），该锁阻止了多个Python代码线程同时运行。因此，如果您不是Python开发人员，并且来自其他语言（例如C ++或Java），则Python多线程模块的行为可能与您期望的不太一样。必须明确的是，只要考虑到某些因素，仍然可以用Python编写可同时运行或并行运行的代码，并在最终性能上产生显着差异。如果您尚未阅读，建议您看看Eqbal Quran的Toptal Engineering Blog上有关Ruby中的并发和并行性的文章。
Python中进行并发编程一般使用threading和multiprocessing模块，不过大部分的并发编程任务都是派生一系列线程，从队列中收集资源，然后用队列收集结果。在这些任务中，往往需要生成线程池，concurrent.futures模块对threading和multiprocessing模块进行了进一步的包装，可以很方便地实现池的功能。
很多时候我们写了一个爬虫，实现了需求后会发现了很多值得改进的地方，其中很重要的一点就是爬取速度。本文就通过代码讲解如何使用多进程、多线程、协程来提升爬取速度。注意：我们不深入介绍理论和原理，一切都在代码中。
python标准库为我们提供了threading和mutiprocessing模块实现异步多线程/多进程功能。从python3.2版本开始，标准库又为我们提供了concurrent.futures模块来实现线程池和进程池功能，实现了对threading和mutiprocessing模块的高级抽象，更大程度上方便了我们python程序员。
还可以通过 add_done_callback 指定回调函数，当结果可用时，调用它（第一参数为 future obj）
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：
进程： 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程一般由程序、数据、进程控制块（pcb）三部分组成。 （1）我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成； （2）数据则是程序在执行过程中所需要使用的资源； （3）进程控制块用来记录进程的所有信息。系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志。
出于某些原因，想记录一下我过去数年使用 Python 的经验和一些感悟。毕竟算是一门把我带入互联网行业的语言，而我近期已经几乎不再写 Py 代码， 做一个记录，也许会对他人起到些微的帮助，也算是纪念与感恩了。
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。
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
前几天有一个朋友在MSN上问我“ASP.NET 从最初的接收到Http request到最终生成Response的整个流程到底是怎样的？”我觉得这个问题涉及到IIS和ASP.NETASP.NET Runtime的处理模型的问题，并不是三言两语就能说清楚的，所以决定写这样一篇介绍IIS和ASP.NET Runtime Process Model的文章，谈谈我对此的一个粗浅的认识，如果有什么不对的地方，希望大家及时指正。 这篇文章大体分为两个部分，第一部分我将谈谈IIS的两个不同的版本—IIS 5.x 和 II
前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 一、MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别： 2.
上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。
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。
要将有趣的应用（例如从侧重服务器端的实施）移植到客户端 JavaScript，存在很多制约瓶颈。其中包括浏览器兼容性、静态类型、可访问性和性能。幸运的是，随着浏览器供应商快速提高 JavaScript 引擎的速度，性能已不再是瓶颈。
类比程序员的日常：办公室里执行 OKR 的程序员们，如果产品需求池有任务了，大家一起分任务，需求池空了（有生之年基本不会空）就摸鱼。
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
我们都知道python因为其GIL锁导致每一个线程被绑定到一个核上，导致python无法通过线程实现真正的平行计算。从而导致大量的核算力的浪费。但是
本文是这个系列的第二篇文章，会深入到 Chrome 的内部工作。在上一篇文章中，我们了解了线程和进程在浏览器中的不同，而在这篇文章中，我们会更加深入的了解当浏览器为用户呈现一个页面时，这些进程和线程之间是如何通信的。
可以使用python 3中的concurrent模块，如果python环境是2.7的话，需要下载https://pypi.python.org/packages/source/f/futures/futures-2.1.6.tar.gz#md5=cfab9ac3cd55d6c7ddd0546a9f22f453
来源：新智元本文约3000字，建议阅读5分钟本文详细介绍了一些训练大型神经网络的相关技术及底层原理。 想知道那些超大规模神经网络都是怎么训出来的？OpenAI一篇文章总结：除了显卡要多，算法也很重要！ 如今AI的很多进步都要归功于大型神经网络，尤其是大公司和研究机构提供的预训练模型更是推动了下游任务的进步。 但想自己动手训练一个大型神经网络并不简单，首先要面对的就是海量的数据、多机协调和大量GPU的调度工作。 一提到「并行」，冥冥之中就会感觉多了很多隐藏的bug。 最近OpenAI发布了
到前面的调用任务篇章为止，我们在调用任务的时候只是学习了如何使用delay()和apply_async()方法，当然这两个方法也是非常常用的。但是有时我们并不想简单的将任务发送到队列中，我们想将一个任务函数(由参数和执行选项组成)作为一个参数传递给另外一个函数中，为了实现此目标，Celery使用一种叫做signatures的东西。
我们在日常工作中，常常会用到需要周期性执行的任务。 一种方式是采用 Linux 系统自带的 crond 结合命令行实现； 一种方式是直接使用Python； 于是我把常见的Python定时任务实现方法整理了一下，希望对大家有所帮助。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】想知道那些超大规模神经网络都是怎么训出来的？OpenAI一篇文章总结：除了显卡要多，算法也很重要！ 如今AI的很多进步都要归功于大型神经网络，尤其是大公司和研究机构提供的预训练模型更是推动了下游任务的进步。 但想自己动手训练一个大型神经网络并不简单，首先要面对的就是海量的数据、多机协调和大量GPU的调度工作。 一提到「并行」，冥冥之中就会感觉多了很多隐藏的bug。 最近OpenAI发布了一篇文章，详细介绍了一些训练大型神经网络的相关技术及底层原理
但在scrapy默认的情况下 两种中间件都在middlewares.py一个文件中
🐆 猫头虎博主在此！今天我们要深入探讨Go语言中的一个重要话题：Contexts和Structs。这篇文章将深入探讨context.Context的正确使用方法，特别是在API设计中如何合理地运用。对于那些在互联网深处搜索“Go语言最佳实践”、“Contexts使用指南”或者“高效API设计”等词条的开发者们，这篇文章将是你的福音！
https://celery.readthedocs.io/en/latest/userguide/canvas.html
这篇文章是我阅读 MapReduce 论文：《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》的笔记，这篇笔记概述了 MapReduce 是什么，它的工作流程，一些细节问题，以及我的个人理解与思考。 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》： https://research.google.com/archive/mapreduce-osdi04.pdf MapReduc
在Python多进程编程中，进程池是一种常用的技术，它可以在多个进程之间共享资源，提高程序的执行效率。
当我们打开一个应用程序后，操作系统就会为该应用程序分配一个进程ID，例如打开Word时，你将在任务管理器虚的进程选项卡中看到WINWORD.EXE进程
你可能已经知道，渐进式Web应用程序 只会越来越受欢迎，因为它们的目标是让Web应用程序用户体验更流畅，创建类似于原生应用程序的体验，而不是浏览器的外观和感觉。
Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统，包括并行计算模型Map/Reduce，分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase，同时Hadoop的相关项目也很丰富，包括ZooKeeper，Pig，Chukwa，Hive，Hbase，Mahout，flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop： 1.什么是Map/Reduce，看下面的各种解释： (1)MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两
工作中经常会遇到需要提取PDF文件中文字的情况，一个PDF还好，复制粘贴一下也花不了太多时间，如果需要把大量PDF转为Word，怎么办呢？
什么是MapReduce？Map本意可以理解为地图，映射（面向对象语言都有Map集合），这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思，这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的，MapReduce的编程模型的原理是：利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的key/value对集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算：Map和Reduce。用户自定义的Map函数接受一个输入的k
听说过大数据的同学应该都听说过Storm吧？其实我现在负责的系统用的就是Storm，在最开始接手系统的时候，我是完全不了解Storm的（现在其实也是一知半解而已）
问题：为什么多个线程不能同时使用一个python解释器呢？ 这是因为在Python中有一种垃圾回收机制，当一个value的引用计数为0之后，就会被python的垃圾回收机制所清空掉。但是python的垃圾回收机制其实也是通过一个线程来执行的，如果可以同时调用解释器，这就会出现这样一个问题：如果我赋值了一个操作a = [1, 2, 3]的时候，当我这个线程还没有执行这个操作，只是创建了一个值[1, 2, 3]的时候，突然python解释器把垃圾回收机制的线程给执行了，这是垃圾回收机制就会发现这个值[1, 2, 3]当前引用计数还是0呢，就直接清掉了，但是此时我还没有来得及给a赋值呢，这就出现了数据错乱的问题。 # This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. # 意思是CPython的内存管理机制(垃圾回收机制)不是线程安全的，因此我们不能让python线程同时去调用python解释器。
并行化业务逻辑：经常需要频繁的发送，等待，接收其他业务线程的数据，信息交换是常见且高频的行为，这个时候就要开发高效的异步编程了。
假设我们有一个线程池，由于程序需要，我们向该线程池中提交了好多好多任务，但是 这些任务都没有对异常进行try catch处理，并且运行的时候都抛出了异常 。这会对线程池的运行带来什么影响？
OffscreenCanvas 是一个实验中的新特性，主要用于提升 Canvas 2D/3D 绘图的渲染性能和使用体验。OffscreenCanvas 的 API 很简单，但是要真正掌握好如何使用。
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。---来自百度百科
任务进程为后台作业提供了一个便捷的解决方案。Worker过程独立于应用程序运行，甚至可以位于不同的系统上。应用程序和worker之间的通信是通过消息完成的。通过与物理相互作用来监视其进度。下图展示了一个典型的实现：
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