前言 　　前面我們已經將線程並發編程與進程並行編程全部摸了個透，其實我第一次學習他們的時候感覺非常困難甚至是吃力。因為概念實在是太多了，各種鎖，數據共享同步，各種方法等等讓人十分頭痛。所以這邊要告訴你一個好消息，前面的所有學習的知識點其實都是為本章知識點做鋪墊，在學習了本章節的內容后 ...

1.進程鎖：from multiprocessing import Process, Lock def f(l, i): 　　l.acquire() 　　print('hello world', i) 　　l.release() if __name__ == '__main__': 　　lock ...

到Pool中時，如果池還沒有滿，那么就會創建一個新的進程用來執行該請求；但如果池中的進程數已經達到指定的 ...

　　之前文章中介紹了python中multiprocessing模塊中自帶的進程池Pool，並對進程池中的數據結構和各個線程之間的合作關系進行了簡單分析，這節來看下客戶端如何對向進程池分配任務，並獲取結果的。 　　我們知道，當進程池中任務隊列非空時，才會觸發worker進程去工作，那么如何向進程 ...

　　python中兩個常用來處理進程的模塊分別是subprocess和multiprocessing，其中subprocess通常用於執行外部程序，比如一些第三方應用程序，而不是Python程序。如果需要實現調用外部程序的功能，python的psutil模塊是更好的選擇，它不僅支持 ...

...

　　之前文章對python中進程池的原理、數據流以及應用從代碼角度做了簡單的剖析，現在讓我們回頭看看標准庫中對進程池的實現都有哪些值得我們學習的地方。我們知道，進程池內部由多個線程互相協作，向客戶端提供可靠的服務，那么這些線程之間是怎樣做到數據共享與同步的呢？在客戶端使用apply/map函數 ...

一、定義： 　　多進程是實現並發的手段之一，在利用Python進行系統管理的時候，特別是同時操作多個文件目錄，或者遠程控制多台主機，並行操作可以節約大量的時間。　　　　 Pool([numprocess [,initializer [, initargs ...