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网站建站卖首饰侵权自己建网站要多少钱

网站建站卖首饰侵权,自己建网站要多少钱,wordpress代码缩进,网站后台有些不显示进程池: 主要方法: p.apply_async(func(函数名)[,args(传递给func的参数列表--元组形式)[,kwds(传递给func的关键字参数列表)]]) 非阻塞方式调用func p.close() 关闭进程池,防止进一步操作(进程池不接受新的任务) p.join() 阻塞进…

进程池:
主要方法:

p.apply_async(func(函数名)[,args(传递给func的参数列表--元组形式)[,kwds(传递给func的关键字参数列表)]])        非阻塞方式调用func

p.close()  关闭进程池,防止进一步操作(进程池不接受新的任务)

p.join() 阻塞进程

enumerate() 不管任务是否完成,立即终止,如果使用异步提交任务,等进程池内任务都处理完,需要用get()来收集结果

使用场景:利用Python进行系统管理的时候,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时间

阻塞:遇到I/O就发生阻塞,程序一旦阻塞操作就停在原地,并且立刻释放CPU资源

非阻塞:没有遇到I/O操作或者通过某种手段让程序即使遇到IO操作也不会停在原地而去执行其他操作,力求尽可能多的占有CPU资源

同步与异步:提交任务的两种方式:
同步调用:提交完任务后就在原地等待,直到任务运行完毕后,拿到任务的返回值,才能继续执行下一行的代码

异步调用:提交完任务后,不在原地等待,直接执行下一行代码

进程池同步和异步操作:

#异步:不用等待当前进程执行完毕,随时根据系统调度来进行进程切换
import os
import time
from multiprocessing import Pooldef learn(n):print('study')time.sleep(2)return n**2if __name__=='__main__':#创建进程池,最大进程数为3p=Pool(3)list=[]for i in range(6):result=p.apply_async(learn,args=(i,))#learn函数名,i为函数learn的参数list.append(result)#把结果添加到list列表里p.close()#关闭进程池,关闭后p不再接受新的请求p.join()#等待p中所有的子程序执行完成,必须放在close语句之后for j in list:print(j.get())#使用get获取apply_async
#同步:apply(同步阻塞)需要等待当前子进程执行完毕后,在执行下一个进程(按顺序执行)
import os
import time
from multiprocessing import Pooldef learn(n):print('study')time.sleep(2)return n**2if __name__=='__main__':#创建进程池,最大进程数为3p=Pool(3)list=[]for i in range(6):result=p.apply(learn,args=(i,))#learn函数名,i为函数learn的参数list.append(result)#把结果添加到list列表里print(list)

进程池的通信:

Pool创建进程池,需要使用multiprocessing.Manager()中Queue()

if multiprocessing.Queue()

Manager()模块专门用来做数据共享,支持很多类型,如value,array,list,dict,Queue,Lock等

multiprocessing模块下的Queue为进程提供服务;

queue模块下的Queue为线程提供服务;

队列实例化 q=Manager(),Queue()

import os
from multiprocessing import Pool,Managerdef rd(q):print(f'rd启动{os.getpid()},父进程{os.getppid()}')for i in range(q.qsize()):#q.qsize()返回队列中数据的数量print('取出数据:',q.get())def wd(q):print(f'wd启动{os.getpid()},父进程{os.getppid()}')for i in '123':print('wd中的:',i)q.put(i)#把字符串123中的某个数据放到队列中if __name__=='__main__':print('begin,',os.getpid())q=Manager().Queue()#创建进程池p=Pool()#使用异步操作p.apply_async(wd,args=(q,))p.apply_async(rd,args=(q,))p.close()#关闭进程池p.join()#阻塞主进程print('end',os.getpid())

输出结果为:
begin, 524
wd启动7628,父进程524
wd中的: 1
wd中的: 2
wd中的: 3
rd启动10488,父进程524
取出数据: 1
取出数据: 2
取出数据: 3
end 524

http://www.dtcms.com/wzjs/214594.html

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