当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程。
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。
python进程池Pool 和前面讲解的 python线程池 类似，虽然使用多进程能提高效率，但是进程的创建会消耗大量的计算机资源（进程Process的创建远远大于线程Thread创建占用的资源），线程是计算机最小的运行单位，连线程都需要使用线程池，进程有什么理由不使用进程池？
让用户提交 Python 代码并在服务器上执行，是一些 OJ、量化网站重要的服务，很多 CTF 也有类似的题。为了不让恶意用户执行任意的 Python 代码，就需要确保 Python 运行在沙箱中。沙箱经常会禁用一些敏感的函数，例如 os，研究怎么逃逸、防护这类沙箱还是蛮有意思的。
OpenMolcas是收费软件Molcas的开源免费版本，前两年在GitLab上开源；QCMaquis前几个月在GitHub上开源，二者结合可以做DMRG、DMRG-NEVPT2和DMRG-PDFT等方法的计算。软件的详细介绍请阅读公众号前期教程《OpenMolcas 与 QCMaquis 的安装》，文中也讲了如何联网安装。QCMaquis的详细使用请阅读官方手册
python多线程有个全局解释器锁（global interpreter lock），这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器，跟单cpu跑多个程序一个意思，大家都是轮着用的，这叫“并发”，不是“并行”。 多进程间共享数据，可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array
糖豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio。 异步 IO，就是你发起一个 IO 操作，不用等它结束，可以继续做其他事情，当它结束时，你会得到通知。 Asyncio 是并发（concurrency）的一种方式。对 Python 来说，并发还可以通过线程（threading）和多进程（multiprocessing）来实现。 Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，Pytho
很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。
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。因此，multiprocessing模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。它同时在Unix和Windows上运行。
1、类包含不能序列化的属性时，多进程异步执行失败 import multiprocessing import os import random import sys class A: pool = None def __init__(self): self.pool = multiprocessing.Pool(3) def execute(self,dirs): pid=0 try: fn = "log"+
在 native 和 Flutter 的混合开发中，混合栈是一个绕不开的话题。在 Flutter 2.x 版本 FlutterEngineGroup 的多引擎方案之前，直接使用 Flutter 多引擎的内存占用是比较大的。所以存在业界开源比较有名的单引擎方案 FlutterBoost。FlutterBoost 的地址是：https://github.com/alibaba/flutter_boost我们调用了它的方案后，顺便来看下它内部的工作流程和设计思路。
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。
torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。
因为之前一直在搞爬虫，中间遇到了不少问题，由于我个人的使用情况，我安装了三个Python，这里今天写爬虫的出了大问题，具体问题就不展开讨论了，这里细说一下解决方案吧。
python2.x 安装python是非常顺利的 但是在进行 pip3 install web.py 时提示很多错误 例如缺少模块 语法错误……
代理ip吧，因为请求速度实在过于变态，很容易被封掉ip，用代理可以很好的解决这个问题，
在Unix/Linux中系统内核提供了fork系统调用来创建进程，根据不同的返回值来判断当前进程是子进程还是父进程，C语言代码示例如下：
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pipe和queue。因为看queue顺眼，就想着拿queue实现，后来，被坑了....于是有了这篇文章。 我按照 python标准库之MultiProcessing库的研究 (1) 里面的代码来的，结果就是不断的出错，死过就是不出结果，看看程序：
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：
Python 自带的多进程库 multiprocessing 可实现多进程。我想用这些短例子示范如何优雅地用多线程。中文网络上，有些人只是翻译了旧版的 Python 官网的多进程文档。而我这篇文章会额外讲一讲下方加粗部分的内容。
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）、消息队列、信号量、共享内存、Socket、Streams等。其中 Socket和Streams支持不同主机上的两个进程IPC。
目前我们使用的Python 3.7.x的版本是在2018年发布的，Python的版本号分为三段，形如A.B.C。其中A表示大版本号，一般当整体重写，或出现不向后兼容的改变时，增加A；B表示功能更新，出现新功能时增加B；C表示小的改动（例如：修复了某个Bug），只要有修改就增加C。如果对Python的历史感兴趣，可以阅读名为《Python简史》的网络文章。
众所周知，python本身是单线程的，python中的线程处理是由python解释器分配时间片的；但在python 3.0中吸收了开源模块，开始支持系统原生的进程处理——multiprocessing. 注意：这个模块的某些函数需要操作系统的支持，例如，multiprocessing.synchronize模块在某些平台上引入时会激发一个ImportError 1)Process 要创建一个Process是很简单的。
在学习廖雪峰老师的python教程，学习了多进程和多线程，记录下核心的思路和方法。
线程共享全局状态，进程完全独立。线程局限在一个处理器，线程可以发挥多个处理器的资源. 没有找到processing模块只找到multiprocessing #!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Queue import time q=Queue() def f(q): x=q.get() print "Process number %s,sleeps for %s second" % (x,x) time.sleep(x) print "Process number %s finished" % x for i in range(10): q.put(i) i=Process(target=f,args=[q]) i.start() print "main process joins on queue" i.join() print "Main Program finished" 多进程ping扫描 #!/usr/bin/env python import subprocess import time import sys from multiprocessing import Process,Queue #multiprocessing 本身带有的Queue num_Process=50 queue=Queue() ips=['172.18.10.101','172.18.10.102','172.18.10.103','172.18.10.104','172.18.10.105'] def pinger(i,q): while True: if q.empty(): #增加：Process增加了查看列队是否为空 sys.exit() ip=q.get() #一样：取得队列内容threading和multiprocessing.Process一样，获取put过来的ip print "Process Numer: %s" % i ret=subprocess.call("ping -c 1 %s" % ip,shell=True,stdout=open('/dev/null','w'),stderr=subprocess.STDOUT) if ret==0: print "Process Numer %s ping:%s is alive" % (i,ip) else: print "Process Numer: %s did not find a response for %s" % (i,ip) #减少：没有threading的queue.task_done() for ip in ips: queue.put(ip) #一样：放入队列内容threading.Thread和multiprocessing.Process一样 #顺序很重要，需要先put ip for i in range(num_Process): worker=Process(target=pinger,args=[i,queue]) #减少：没有threading.Thread的worker.setDaemon(True) worker.start() print "Main joins on queue" worker.join() #变化：由threading.Thread队列queue的join方法变成了multiprocessing.Process实例的join方法 print "Done" multiprocessing.Process和threading.Thread比较 multiprocessing.Process没有的 queue.task_done() worker.setDaemon(True) 两者都有的 queue.put(ip) queue.get() 有方法但变化了的 queue.join() 变成了 worker.join()#队列的连接变成进
当我们正处于Python 2.x到Python 3.x的过渡期时，你可能想过是否可以在不修改任何代码的前提下能同时运行在Python 2和3中。这看起来还真是一个合理的诉求，但如何开始呢？哪些Python 2 代码在 3.x 解释器执行时容易出状况呢？
其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。
在本文[1]中，我们将学习如何使用多处理模块中的特定 Python 类（进程类）。我将通过示例为您提供快速概述。
在Python的并发变成中，由于GIL的限制，多线程无法很好的应对计算密集型的并发情况，这时候就需要使用多进程的方法进行解决。
今天遇到的新单词： terminal n终端 terminate v结束，使终结 basic adj基本的
Windows下面的multiprocessing跟Linux下面略有不同，Linux下面基于fork，fork之后所有的本地变量都复制一份，因此可以使用任意的全局变量；在Windows下面，多进程是通过启动新进程完成的，所有的全局变量都是重新初始化的，在运行过程中动态生成、修改过的全局变量是不能使用的。
上次说了很多Linux下进程相关知识，这边不再复述，下面来说说Python的并发编程，如有错误欢迎提出～
完成此操作的最简单方法是将input方法放入 while 循环中。使用continue时，你会得到错误的输入，并break退出循环。
本文算是一次队列的学习笔记，Queue 模块实现了三种类型的队列，它们的区别仅仅是队列中元素被取回的顺序。在 FIFO 队列中，先添加的任务先取回。在 LIFO 队列中，最近被添加的元素先取回(操作类似一个堆栈)。优先级队列中，元素将保持排序( 使用 heapq 模块 ) 并且最小值的条目第一个返回。
Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。
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。
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
何为并行和并发Python有哪些相关的模块该如何选择合适的模块CPU-bound和I/O-bound问题threading、asyncio和multiprocessing优劣抉择结论
解压boost.python后，用VS的[本机命令提示工具]（开始－VS2013－VS Tools）进入到boost的文件夹，运行bootstrap.bat生成bjam.exe。然后运行：
进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。
multiprocessing是要比fork更高级的库了，使用multiprocessing可以更加轻松的实现多进程程序。multiprocessing也提供了很多进程同步和进程通信的方法。
新增一种新语法形式：:=，又称为“海象运算符”（为什么叫海象，看看这两个符号像不像颜表情），如果你用过 Go 语言，应该对这个语法非常熟悉。
看过《Python爬虫开发 从入门到实战》的同学，应该对 multiprocessing这个模块比较熟悉，在书上我使用这个模块通过几行代码实现了一个简单的多线程爬虫:
multiprocessing模块提供了使用进程的方法，使用起来和线程threading模块非常类似。 multiprocessing模块包含一个与Thread类非常相似的Process类。可以将Python中的并发编程（2）线程的实现的Thread直接替换成Process。
线程是进程的执行单元,对于大多数程序来说,可能只有一个主线程,但是为了能够提高效率,有些程序会采用多线程,在系统中所有的线程看起来都是同时执行的,例如,现在的多线程网络下载程序中,就使用了这种线程并发的特性,程序将欲下载的文件分成多个部分,然后同时进行下载,从而加快速度.虽然线程并不是一个容易掌握和使用的概念,但是如果运用得当,还是可以获得很不错的性能的.
D:\Cgal\cmake\boost_1_55_0_vc142\boost\config
此前一系列文章中，我们介绍了 Python 的threading 包中的一系列工具。 python 的线程 Python 线程同步（一） — 竞争条件与线程锁 python 线程同步（二） — 条件对象 python 线程同步（三） — 信号量 python 线程同步（四） — 事件对象与栅栏
并发编程是刚需，尤其是在多 I/O 操作时，多线程，协程，多进程三路英雄各显神通。多线程，协程属于并发操作，多进程属于并行操作，那么你是否清楚了什么是并发，什么是并行？
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threading模块那样会受到GIL全局解释器锁的限制，它使用进程代替线程。基于这样的特性，multiprocessing模块可以让程序员在一台服务器上使用多个处理器。
程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。
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