multiprocessing模塊的鎖Lock使用方式： lock = multiprocessing.Lock() 創建鎖 使用鎖的兩種方式 ...

例子：對同一個數字進行加法運算 沒有使用鎖的程序如下： 使用鎖的程序如下： ...

多進程鎖 lock = multiprocessing.Lock() 創建一個鎖 lock.acquire() 獲取鎖 lock.release() 釋放鎖 with lock: 自動獲取、釋放鎖 類似於 with open() as f: 特點： 誰先 ...

多線程和多進程最大的不同在於，多進程中，同一個變量，各自有一份拷貝存在於每個進程中，互不影響，而多線程中，所有變量都由所有線程共享，所以，任何一個變量都可以被任何一個線程修改，因此，線程之間共享數據最大的危險在於多個線程同時改一個變量，把內容給改亂了。 不同進程之間內存是不共享的，要實現兩個進程 ...

引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32513483 共享 numpy 數組 需要用到 numpy 時往往是數據量較大的場景，如果直接復制會造成大量內存浪費。共享 numpy 數組則是通過上面一節的 Array 實現，再用 numpy.frombuffer ...

有一個字典變量，需要在多個進程間共享 使用Manager, 下面是一個小例子。 注意使用json前需要將類型轉換。 ...

由於python多線程只能在單核上跑，因此需要cpu多核處理只能用多進程。 python多進程一般用multiprocessing。可是用multiprocessing的array或者value對內存的讀寫速度特別慢。原因以及解決方法如下鏈接： http://stackoverflow.com ...

添加和讀取數據的時間及緩沖區里的數據 生產者和消費者用進程模擬 思路 這道題目涉及到 ...