使用Python可以实现多个子进程的并行执行。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本文详细阐述了使用 Python 启动并实现多个子进程并行执行的技术。旨在为读者提供一份实用的参考指南。具体步骤如下：该 Python 代码通过创建多个 Process 子进程来并行运行任务。首先，在创建这些子进程后，调用 `start()` 方法启动它们。最后，通过统一地调用 `join()` 方法来等待所有子进程的完成，从而确保它们能够同时且高效地执行。从 multiprocessing 模块导入 Process、sys 和 os 模块，并定义了一个名为 `timetask` 的函数，该函数用于模拟耗时任务，通过 `time.sleep()` 函数暂停执行一段时间，并打印当前时间。此外，还定义了一个名为 `works` 的函数，它接受一个函数 `func`、一个参数 `arg` 和一个工作编号 `worknum` 作为输入，并为每个工作编号创建一个 Process 子进程，记录其进程信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Python启动多个子进程实现并行运行的技巧

优质

本篇文章介绍了如何利用Python语言启动和管理多个子进程以实现程序的并行执行，并提供了相关的实用技巧和示例代码。本段落实例讲述了如何使用Python开启多个子进程以实现并行运行。分享给大家供大家参考：下面的代码创建了若干个Process子进程，并在完成初始化后通过调用start()方法启动它们，在最后统一调用join()方法使所有子进程能够并发执行。 ```python from multiprocessing import Process import sys, os import time def timetask(times): time.sleep(times) print(time.localtime()) def works(func, arg, worknum): proc_record = [] for i in range(worknum): # 假设此处为正确的循环范围设定，原文中省略了完整形式。 p = Process(target=func, args=(arg,)) p.start() proc_record.append(p) # 等待所有子进程完成 for p in proc_record: p.join() # 使用示例： if __name__ == __main__: works(timetask, 3, 5) # 这里假设调用works函数，第一个参数为timetask函数名，第二个参数为sleep时间长度(秒)，第三个参数表示创建并行进程的数量。 ``` 注意：上述代码示例中的`range(worknum)`部分需要根据实际需求来设定正确的循环次数。在原文中这个范围值被省略了具体数值。以上就是本段落的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

Python中实现多线程的方法及多命令并行执行

优质

本文介绍了在Python编程语言中实现多线程技术的具体方法，并探讨了如何利用这些技术进行多个命令的同时执行，以提高程序效率和响应速度。一、概念介绍 Thread 是 threading 模块中的一个核心类，可以用来创建线程。有以下两种方式来实现： 1. 继承 Thread 类，并且覆盖其 run 方法。 2. 创建一个 threading.Thread 对象，在对象初始化时将可调用的对象作为参数传入。 Threading 模块是对 Thread 进行了一些封装的模块，使用起来更加方便。当需要让多条命令并发执行而非顺序执行时，可以利用这些功能来实现需求。二、代码样例 ```python #!/usr/bin/python # encoding=utf-8 # Filename: thread-extends ``` 注意：上述示例仅展示了文件头部的信息，并未展示完整的线程创建和使用方法。

Python中利用多进程进行并行处理的小结

优质

本文档总结了在Python编程语言中使用多进程实现并行计算的方法和技巧，旨在提高程序执行效率。通过实际案例分析，探讨了如何避免全局解释器锁（GIL）的限制，并展示了创建、管理和通信多个进程的应用场景。适合希望提升代码性能的技术爱好者阅读。本段落主要介绍了在Python中利用多进程实现并行处理的方法，并总结了一些参考价值较高的内容，供对此感兴趣的读者学习参考。

在Python中使用Keras和TensorFlow实现多进程运行

优质

本篇文章介绍了如何利用Python语言结合Keras及TensorFlow库来开发一个多进程环境下的机器学习模型。该方法能够有效提升程序执行效率，为深度学习研究提供技术支持。从多进程模块导入Process from multiprocessing import Process 导入操作系统相关功能的os模块 import os 定义训练函数training_function，并在其中导入keras库。 def training_function(...): import keras 如果脚本被直接执行，而不是被导入到其他脚本中，则创建一个名为p的Process对象，其目标为training_function。然后启动这个进程。 if __name__ == __main__: p = Process(target=training_function, args=(...,)) p.start()

使用Python进行网络编程以实现DHCP服务器

优质

本项目利用Python语言实现一个功能完善的DHCP服务器。通过学习和实践网络编程技术，掌握DHCP协议的具体运作机制及其实现方法。使用Python网络编程实现DHCP服务器，在理解 DHCP 协议的基础上编写一个 DHCP 服务器，为网络中的主机动态分配 IP 地址等信息。设计语言包括 Python 和 C/C++。根据 DHCP 工作过程，即 DHCP 正常工作的所需的几种 DHCP 报文，在收到的客户的 DHCP 报文之后，服务器正确构造相应的 DHCP 响应报文并发送给 DHCP 客户。技术难点在于分析收到的 DHCP 客户端发送的报文，并且能够准确地生成和发送响应的 DHCP 报文。最终效果是计算机可以从运行中的DHCP 服务器程序获取 IP 地址等信息。

Python3 使用多进程爬取51Job数据并进行可视化

优质

本项目利用Python3实现51Job网站的数据爬取，并采用多进程技术提高抓取效率；随后对收集到的信息进行分析和展示，通过图表等形式直观呈现。使用Python3进行51job的多进程数据爬取，并实现数据可视化。

用Python实现决策树并利用Graphviz进行可视化展示的例子

优质

本教程详细介绍了如何使用Python编程语言构建决策树模型，并借助Graphviz工具直观地将其可视化。通过实例代码和步骤说明，帮助读者轻松掌握这一数据分析技术。今天为大家分享一个用Python实现决策树并使用Graphviz进行可视化的示例，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。让我们一起来看看吧。

使用VS2013进行的MFC多线程与多串口编程，实现多个串口的同时运行

优质

本项目利用Visual Studio 2013开发环境，采用MFC框架设计了一个支持多线程和多串口通信的应用程序，实现了同时处理多个串行端口数据传输的功能。这是用VS2013版本的MFC编写的一个多线程多串口程序源码，支持多个串口同时工作且互不影响。

QT进程中使用多个管道进行通信，并与C#客户端实现多通道并发通信

优质

本项目研究在QT应用程序中利用多个管道同时通讯的技术，并实现了与C#客户端的多通道并发连接和数据交换。在QT应用中实现多个命名管道通信，并与C#客户端同时进行多路通信。已有的方案是使用C#的客户端与服务器之间的通信方式，而新的需求是在同一系统内增加QT与QT之间以及QT与C#之间的数据交换功能。为了简化管理和提高效率，在这些不同的组件间的数据传输中可以统一命名管道名称即可实现互通。