原文:python的multiprocessing模块进程创建、资源回收-Process,Pool

python的multiprocessing有两种创建进程的方式,每种创建方式和进程资源的回收都不太相同,下面分别针对Process,Pool及系统自带的fork三种进程分析。 .方式一:fork 举例: 缺点: .兼容性差,只能在类linux系统下使用,windows系统不可使用 .扩展性差,当需要多条进程的时候,进程管理变得很复杂 .会产生 孤儿 进程和 僵尸 进程,需要手动回收资源。优点:是 ...

2017-09-01 23:05 0 7887 推荐指数:

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python 进程 multiprocessing模块

一、multiprocess.process模块 1.processProcess([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),由该类实例化得到的对象,表示一个子进程中的任务(尚未启动) 强调: 1. 需要 ...

Sat Feb 23 00:25:00 CST 2019 0 657
pythonmultiprocessing创建进程

pythonmultiprocessing模块是用来创建进程的,下面对multiprocessing总结一下使用记录。 multiprocessing创建进程在windows和linux系统下的对比 fork() fork函数被调用后会返回两次,pid为0的代表子进程 ...

Mon Sep 03 17:52:00 CST 2018 0 784
Python进程multiprocessing.Pool的用法

一、multiprocessing模块 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,multiprocessing模块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 ...

Fri Nov 15 02:18:00 CST 2019 0 6726
python进程池:multiprocessing.pool

利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个 ...

Thu Jun 16 23:26:00 CST 2016 0 6367
python进程池:multiprocessing.pool

在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时 ...

Sat May 02 03:54:00 CST 2015 3 140601
Python进程multiprocessing.Pool()

1、multiprocessing.pool函数 class multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]]) 用途:A process ...

Thu Sep 14 23:26:00 CST 2017 0 1140
python:windows和linux下multiprocessing模块创建进程的区别

Windows下面的multiprocessing跟Linux下面略有不同,Linux下面的multiprocessing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 ...

Fri Jan 08 02:02:00 CST 2021 0 731
 
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