python多任务

Ⅰ python智能办公是学些什么

您好！关于您提的“Python智能办公是学些什么？”这个问题，我的回答是：

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展，可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。 Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于java、C和JavaScript之上。

一、Python基础，主要学习内容包括：计算机组成原理、Python开发环境、Python变量、流程控制语句（选择、循环）、数据容器（列表、元组、字典、集合）、函数及其应用、文件操作、模块与包、异常处理、面向对象、飞机大战游戏设计与PyEcharts数据可视化。

二、Python高级，主要学习内容包括：并发编程（多任务编程）、网络编程（了解网络通信协议、HTTP、HTTPS）、数据库编程（MySQL基础、高级、多表查询、事务处理、索引优化、主从复制、Kettle ETL工具、数据可视化展示FineBI或Tableau）、linux操作系统（操作系统概述、常用Linux命令、网络配置、软件安装与卸载等）、Python高级及正则表达式、mini-web框架之FastAPI。

三、Python爬虫，主要学习内容包括：爬虫基础知识（爬虫的概念和作用、爬虫的流程、http与https协议、浏览器开发者工具的使用）、requests模块（使用requests爬取网络贴吧）、数据爬取（正则模块re、jsonpath、bs4、xpath、lxml）、selenium（selenium自动化测试工具在爬虫中的应用、反爬与反反爬（主要讲解的是在爬虫的中遇到的反爬和如何进行反反爬）、scrapy 框架、八爪鱼数据采集工具的使用等等。

四、Pandas数据分析，主要学习内容包括：Python数据分析介绍及环境搭建、Pandas的DataFrame、Pandas数据结构、Pandas数据分析入门、Pandas数据清洗、Pandas数据处理、Pandas数据可视化。

五、Python办公自动化，主要学习内容包括：使用Python操作Excel、配合MySQL数据库自动生成报表、使用Python快速生成Word文档、PDF也能实现快速自动化、PPT自动化处理、Python实现数据图表与可视化、Python邮件自动化处理、Web自动化操作。

希望我的回答可以帮到您！

Ⅱ 如何理解python的多线程编程

线程是程序员必须掌握的知识，多线程对于代码的并发执行、提升代码效率和运行都至关重要。今天就分享一个黑马程序员Python多线程编程的教程，从0开始学习python多任务编程，想了解python高并发实现，从基础到实践，通过知识点 + 案例教学法帮助你想你想迅速掌握python多任务。

课程内容：

1.掌握多任务实现的并行和并发

2.掌握多进程实现多任务

3.掌握多线程实现多任务

4.掌握合理搭配多进程和线程

适用人群：

1、对python多任务编程感兴趣的在校生及应届毕业生。

2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事python人工智能行业高薪工作的在职人员。

3、对python人工智能行业感兴趣的相关人员。

基础课程主讲内容包括：

1.python多任务编程

基础班课程大纲：

00-课程介绍

01-多任务介绍

02-进程介绍

03-使用多进程来完成多任务

04-多进程执行带有参数的任务

05-获取进程的编号

06-进程注意点

07-案例-多进程实现传智视频文件夹多任务拷贝器

08-线程介绍

09-使用多线程执行多任务

10-线程执行带有参数的任务

11-主线程和子线程的结束顺序

12-线程之间的执行顺序是无序

13-线程和进程的对比

14-案例-多线程实现传智视频文件夹多任务拷贝器

15-课程总结

Ⅲ 一篇文章带你深度解析Python线程和进程

使用Python中的线程模块，能够同时运行程序的不同部分，并简化设计。如果你已经入门Python，并且想用线程来提升程序运行速度的话，希望这篇教程会对你有所帮助。

线程与进程

什么是进程

进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。每个进程都有自己的独立内存空间，不同进程通过进程间通信来通信。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。

什么是线程

CPU调度和分派的基本单位 线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。

进程与线程的关系图

线程与进程的区别：

进程

现实生活中，有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候 手和脚共同来驾驶 汽车 ，比如唱歌跳舞也是同时进行的，再比如边吃饭边打电话；试想如果我们吃饭的时候有一个领导来电，我们肯定是立刻就接听了。但是如果你吃完饭再接听或者回电话，很可能会被开除。

注意：

多任务的概念

什么叫 多任务 呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。

现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？

答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒，这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。

真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。 其实就是CPU执行速度太快啦！以至于我们感受不到在轮流调度。

并行与并发

并行（Parallelism）

并行：指两个或两个以上事件（或线程）在同一时刻发生，是真正意义上的不同事件或线程在同一时刻，在不同CPU资源呢上（多核），同时执行。

特点

并发（Concurrency）

指一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序（或线程）之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。

特点

multiprocess.Process模块

process模块是一个创建进程的模块，借助这个模块，就可以完成进程的创建。

语法：Process([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）。

注意：1. 必须使用关键字方式来指定参数；2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元祖形式，必须有逗号。

参数介绍：

group：参数未使用，默认值为None。

target：表示调用对象，即子进程要执行的任务。

args：表示调用的位置参数元祖。

kwargs：表示调用对象的字典。如kwargs = {'name':Jack, 'age':18}。

name：子进程名称。

代码：

除了上面这些开启进程的方法之外，还有一种以继承Process的方式开启进程的方式：

通过上面的研究，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题。

当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题，我们可以考虑加锁，我们以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性。

加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改。加锁牺牲了速度，但是却保证了数据的安全。

因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。

mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。队列和管道都是将数据存放于内存中 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来， 我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性（ 后续扩展该内容 ）。

线程

Python的threading模块

Python 供了几个用于多线程编程的模块，包括 thread, threading 和 Queue 等。thread 和 threading 模块允许程序员创建和管理线程。thread 模块 供了基本的线程和锁的支持，而 threading 供了更高级别，功能更强的线程管理的功能。Queue 模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间 共享数据的队列数据结构。

python创建和执行线程

创建线程代码

1. 创建方法一:

2. 创建方法二:

进程和线程都是实现多任务的一种方式，例如：在同一台计算机上能同时运行多个QQ（进程),一个QQ可以打开多个聊天窗口（线程）。资源共享：进程不能共享资源，而线程共享所在进程的地址空间和其他资源，同时，线程有自己的栈和栈指针。所以在一个进程内的所有线程共享全局变量，但多线程对全局变量的更改会导致变量值得混乱。

代码演示:

得到的结果是：

首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行（其中的JPython就没有GIL）。

那么CPython实现中的GIL又是什么呢？GIL全称Global Interpreter Lock为了避免误导，我们还是来看一下官方给出的解释：

主要意思为:

因此，解释器实际上被一个全局解释器锁保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行。在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行:

由于GIL的存在，Python的多线程不能称之为严格的多线程。因为 多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行。

由于GIL的存在，即使是多线程，事实上同一时刻只能保证一个线程在运行， 既然这样多线程的运行效率不就和单线程一样了吗，那为什么还要使用多线程呢？

由于以前的电脑基本都是单核CPU，多线程和单线程几乎看不出差别，可是由于计算机的迅速发展，现在的电脑几乎都是多核CPU了，最少也是两个核心数的，这时差别就出来了：通过之前的案例我们已经知道，即使在多核CPU中，多线程同一时刻也只有一个线程在运行，这样不仅不能利用多核CPU的优势，反而由于每个线程在多个CPU上是交替执行的，导致在不同CPU上切换时造成资源的浪费，反而会更慢。即原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁，这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源。

但是在使用多线程抓取网页内容时，遇到IO阻塞时，正在执行的线程会暂时释放GIL锁，这时其它线程会利用这个空隙时间，执行自己的代码，因此多线程抓取比单线程抓取性能要好，所以我们还是要使用多线程的。

GIL对多线程Python程序的影响

程序的性能受到计算密集型(CPU)的程序限制和I/O密集型的程序限制影响,那什么是计算密集型和I/O密集型程序呢?

计算密集型：要进行大量的数值计算，例如进行上亿的数字计算、计算圆周率、对视频进行高清解码等等。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是花费的主要时间在任务切换的时间，此时CPU执行任务的效率比较低。

IO密集型：涉及到网络请求(time.sleep())、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。

当然为了避免GIL对我们程序产生影响，我们也可以使用，线程锁。

Lock&RLock

常用的资源共享锁机制：有Lock、RLock、Semphore、Condition等，简单给大家分享下Lock和RLock。

Lock

特点就是执行速度慢，但是保证了数据的安全性

RLock

使用锁代码操作不当就会产生死锁的情况。

什么是死锁

死锁：当线程A持有独占锁a，并尝试去获取独占锁b的同时，线程B持有独占锁b，并尝试获取独占锁a的情况下，就会发生AB两个线程由于互相持有对方需要的锁，而发生的阻塞现象，我们称为死锁。即死锁是指多个进程因竞争资源而造成的一种僵局，若无外力作用，这些进程都将无法向前推进。

所以，在系统设计、进程调度等方面注意如何不让这四个必要条件成立，如何确定资源的合理分配算法，避免进程永久占据系统资源。

死锁代码

python线程间通信

如果各个线程之间各干各的，确实不需要通信，这样的代码也十分的简单。但这一般是不可能的，至少线程要和主线程进行通信，不然计算结果等内容无法取回。而实际情况中要复杂的多，多个线程间需要交换数据，才能得到正确的执行结果。

python中Queue是消息队列，提供线程间通信机制，python3中重名为为queue，queue模块块下提供了几个阻塞队列，这些队列主要用于实现线程通信。

在 queue 模块下主要提供了三个类，分别代表三种队列，它们的主要区别就在于进队列、出队列的不同。

简单代码演示

此时代码会阻塞，因为queue中内容已满，此时可以在第四个queue.put('苹果')后面添加timeout，则成为 queue.put('苹果'，timeout=1)如果等待1秒钟仍然是满的就会抛出异常，可以捕获异常。

同理如果队列是空的，无法获取到内容默认也会阻塞，如果不阻塞可以使用queue.get_nowait()。

在掌握了 Queue 阻塞队列的特性之后，在下面程序中就可以利用 Queue 来实现线程通信了。

下面演示一个生产者和一个消费者，当然都可以多个

使用queue模块，可在线程间进行通信，并保证了线程安全。

协程

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。

协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。为啥说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机， 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。

通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定。

在实现多任务时，线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CPU上下文这么简单。操作系统为了程序运行的高效性每个线程都有自己缓存Cache等等数据，操作系统还会帮你做这些数据的恢复操作。所以线程的切换非常耗性能。但是协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文，所以一秒钟切换个上百万次系统都抗的住。

greenlet与gevent

为了更好使用协程来完成多任务，除了使用原生的yield完成模拟协程的工作，其实python还有的greenlet模块和gevent模块，使实现协程变的更加简单高效。

greenlet虽说实现了协程，但需要我们手工切换，太麻烦了，gevent是比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块。

其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出，比如网络、文件操作等)操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。

模拟耗时操作：

如果有耗时操作也可以换成，gevent中自己实现的模块，这时候就需要打补丁了。

使用协程完成一个简单的二手房信息的爬虫代码吧！

以下文章来源于Python专栏 ，作者宋宋

文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/2r3_ipU3HjdA5VnqSHjUnQ

Ⅳ Python多线程问题，怎么解决

在python里线程出问题，可能会导致主进程崩溃。 虽然python里的线程是操作系统的真实线程。

那么怎么解决呢？通过我们用进程方式。子进程崩溃后，会完全的释放所有的内存和错误状态。所以进程更安全。 另外通过进程，python可以很好的绕过GIL，这个全局锁问题。

但是进程也是有局限的。不要建立超过CPU总核数的进程，否则效率也不高。

简单的总结一下。
当我们想实现多任务处理时，首先要想到使用multiprocessing， 但是如果觉着进程太笨重，那么就要考虑使用线程。 如果多任务处理中需要处理的太多了，可以考虑多进程，每个进程再采用多线程。如果还处理不要，就要使用轮询模式，比如使用poll event, twisted等方式。如果是GUI方式，则要通过事件机制，或者是消息机制处理，GUI使用单线程。

所以在python里线程不要盲目用， 也不要滥用。 但是线程不安全是事实。如果仅仅是做几个后台任务，则可以考虑使用守护线程做。如果需要做一些危险操作，可能会崩溃的，就用子进程去做。 如果需要高度稳定性，同时并发数又不高的服务。则强烈建议用多进程的multiprocessing模块实现。

在linux或者是unix里，进程的使用代价没有windows高。还是可以接受的。

Ⅳ 北大青鸟设计培训：怎样才能提高Python运行效率

python逐渐走入人们的视线，成为热门编程语言，随之而来，加入python培训的准程序员大军也成为社会热点。
Python具有许多其他编程语言不具备的优势，譬如能通过极少量代码完成许多操作，以及多进程，能够轻松支持多任务处理。
除了多种优势外，python也有不好的地方，运行较慢，下面电脑培训http://www.kmbdqn.cn/为大家介绍6个窍门，可以帮你提高python的运行效率。
1.在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。
最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。
2.交叉编译你的应用开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。
计算机理解的是机器语言。
为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。
有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。
关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。
3.关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。
使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。
这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。
简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。
4.针对循环的优化每一种编程语言都强调最优化的循环方案。
当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。
然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。
5.尝试多种编码方法每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。
可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。
譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。
6.使用较新的Python版本你要保证自己的代码在新版本里还能运行。
你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。
只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

Ⅵ python同时打开几个程序默认运行哪一个

操作系统的作用
隐藏丑陋复杂的硬件接口，提供良好的抽象接口
管理、调度进程，并且将多个进程对硬件的竞争变得有序
2. 多道技术产生背景

针对单核，实现并发
现在的主机一般是多核，那么每个核都会利用多道技术
有 4 个 cpu，运行于 cpu1 的某个程序遇到 io 阻塞，会等到 io 结束再重新调度
会被调度到 4 个 cpu 中的任意一个，具体由操作系统调度算法决定
3. 多道技术空间上的复用：如内存中同时有多道程序

4. 多道技术时间上的复用

复用一个 cpu 的时间片
注意，遇到 io 切，占用 cpu 时间过长也切
核心在于切之前将进程的状态保存下来
这样才能保证下次切换回来时，能基于上次切走的位置继续运行
进程的概念
进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动
进程是操作系统动态执行的基本单元
在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元
进程与程序的区别
程序是指令和数据的有序集合，是一个静态的概念。程序可以作为一种软件资料长期存在，是永久的
进程是程序在处理机上的一次执行过程,它是一个动态的概念。进程是有一定生命期的，是暂时的
5. 注意：同一个程序执行两次，就会在操作系统中出现两个进程。所以可以同时运行一个软件，分别做不同的事情也不会混乱，比如可以打开两个Pycharm做不同的事

6. 进程调度

要想多个进程交替运行，操作系统必须对这些进程进行调度
这个调度也不是随即进行的，而是需要遵循一定的法则
由此就有了进程的调度算法：先来先服务调度算法、短作业优先调度算法、时间片轮转法、多级反馈队列
并行和并发
并行是指在一个时间点上，有多个进程在被 cpu 计算，比如赛跑，两个人都在不停的往前跑
并发是指资源有限的情况下，在一个时间段上，有多个进程在被 cpu 计算，交替轮流使用资源
并行与并发的区别
并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器
并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个 session
进程的三状态
在程序运行的过程中，由于被操作系统的调度算法控制，程序会进入几个状态
就绪
运行
阻塞
2. 举例说明什么是 argv，什么是阻塞

import sys
print(sys.argv)

# 运行结果：
['G:/course_select/进程的概念.py']

# argv 指参数
# sys.argv 是 Python 解释器在运行的时候传递进来的参数

# 首先在cmd输入以下信息：
python G:/course_select/进程的概念.py
# 打印结果：
['G:/course_select/进程的概念.py']

# 然后在cmd中切换路径到G盘，接着输入 python course_select/进程的概念.py
# 打印结果：
['course_select/进程的概念.py']

# 接着，再在cmd中输入：python course_select/进程的概念.py 123 abc
# 打印结果：
['course_select/进程的概念.py', '123', 'abc']

# 因此，以下程序不能在编辑器里运行，只能在 cmd 里面使用 Python 运行本文件
# 然后要在后面加上 aaa bbb
# 就像上面的 python course_select/进程的概念.py 123 abc 一样
if sys.argv[1] == "aaa" and sys.argv[2] == "bbb":
print("登录成功")
else:
print("登录失败")
exit()
print(666)

# 而如果使用input(),其实就是一种阻塞
3. 进程的三状态图

.png
同步异步
同步：形象的说，一件事的执行必须依赖另一件事的结束，强调的是顺序性
异步： 形象的说，两件事情可以同时进行
注意：同步异步和并行、并发没关系
阻塞：等待，比如 input sleep recv accept recvfrom
非阻塞：不等待，start/terminate 都是非阻塞的
阻塞与非阻塞主要是从程序（线程）等待消息通知时的状态角度来说的
可以分为四类：
同步阻塞
异步阻塞
同步非阻塞
异步非阻塞
start/terminate 都是非阻塞的
进程模块
跟进程相关的基本都在这个模块里：multiprocessing
父进程与子进程的对比分析
父进程，比如运行本文件
子进程，运行 Process(target=func).start()
父进程与子进程数据隔离
主进程等待子进程结束之后再结束
子进程和主进程之间默认是异步的
from multiprocessing import Process
import time

def func():
time.sleep(1)
print(666)

if __name__ == "__main__":
# 开启了一个新的进程，在这个新的进程里执行的 func()
Process(target=func).start()
time.sleep(1)
# 主进程
print(777)

# 777
# 666
# 运行结果仔细观察发现有异步的效果
# 也就是说，主进程和新的进程同时执行
3. 上面的示例中为什么要有 if __name__ == "__main__"？其实这是 windows 操作系统开启子进程的方式问题

4. 继续深入

import time
import os
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(1)
print(666, os.getpid(), os.getppid())

if __name__ == "__main__":
# 代码执行到这里并不代表开启了子进程
p = Process(target=func)
# 开启了一个子进程，并执行func()
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())

# 主进程运行的结果
777 12340 1636
# 子进程运行的结果
666 7604 12340

# 由上面两行结果可以得出：
# 利用 os.getpid() 证明两个进程不一样
# 另外每次运行，os.getpid() 结果都不一样
# 但是，12340 是主进程的 id，7604 是子进程的 id
# 1636 是 Pycharm 的 id，排列特点不变
5. 开启多个相同的子进程示例

import time
import os
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(3)
print(666, os.getpid(), os.getppid())

if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
p = Process(target=func)
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())

# 这里需要注意一点：Python 程序一直都是逐行执行
# 但是因为这里设置了时间延迟，因此会先执行主程序的代码
# 运行结果：
777 29006 3833 # 暂停 2s 后再有下面的结果
666 29007 29006
666 29009 29006
666 29008 29006
666 29010 29006
666 29013 29006
666 29011 29006
666 29012 29006
666 29014 29006
666 29016 29006
666 29015 29006

# 观察结果发现主进程只运行了一次
# 然后剩下的全是一个子进程重新运行的结果
# 主进程运行完不会结束，它会等子进程全部运行结束
# 注意变量 p 拿到的是最后一个子进程的 id
6. 开启多个不同的子进程示例

import time
import os
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(2)
print(666, os.getpid(), os.getppid())

def func2():
print(111)

if __name__ == "__main__":
for i in range(3):
p = Process(target=func)
p.start()
for i in range(2):
p = Process(target=func2)
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())

# 运行程序时仔细观察结果显示顺序：
111
111
777 29316 3833
666 29319 29316
666 29317 29316
666 29318 29316
7. 给子进程传参示例

from multiprocessing import Process

def func(name):
print(666, name)

if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=(777,)) # 注意是一个元组
p.start()

import time
from multiprocessing import Process

def func(num, name):
time.sleep(1)
print(num, "hello", name)

if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
p = Process(target=func, args=(i, "abc"))
p.start()
print("主进程")

# 运行结果：
666 777
主进程
0 hello abc
2 hello abc
1 hello abc
3 hello abc
5 hello abc
4 hello abc
6 hello abc
7 hello abc
8 hello abc
9 hello abc

# 多运行几次，发现子进程并不是完全按顺序运行的
# 比如上面先出结果 2 hello abc，再出结果 1 hello abc
8. 子进程可以有返回值吗：不能有返回值，因为子进程函数中的返回值无法传递给父进程

import time
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(3)
print("这是子进程,3s后才运行")

if __name__ == "__main__":
Process(target=func).start()
print("主进程")

# 运行结果：
主进程
这是子进程,3s后才运行

# 主进程会默认等待子进程结束之后才结束
# 因为父进程要负责回收子进程占用的操作系统资源
相关资源：Python多进程写入同一文件的方法_python多进程写入同意文件-其它...
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Python多进程(一)进程及进程池_程序员-夏天的博客
print("主进程结束") 通过上述代码我们发现,multiprocessing.Process帮我们创建一个子进程,并且成功运行,但是我们发现,在子进程还没执行完的时候主进程就已经死了,那么这个子进程在主进程结束后就是一个孤儿进程,那么我们可以让主进程等待...
Python多进程之Process、Pool、Lock、Queue、Event、Semaphore、Pipe_大 ...
1. Python创建进程类Process python的multiprocessing模块提供了一个创建进程的类Precess,其创建有以下两种方法: 创建Process类的实例,并指向目标函数和传递参数 自定义一个类并继承Process类,重写__init__()和run()方法 ...
python两个进程同时开启只运行了一个_二十二、 深入Python的进程和线程（上篇）...
“@Author： Runsen”进程(Process)和线程(Thread)都是操作系统中的基本概念，它们之间有一些优劣和差异，那么在Python中如何使用进程和线程？CPU计算机的核心是CPU，它承担了计算机的所有计算任务，CPU就像一个工厂，时刻在运行着，而操作系统管理着计算机，负责任务的调度、资源的分配和管理。进程进程是指在系统中能独立运行并作为资源分配的基本单位，它是由一组机器指令、数据...
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python启动多个进程_Python多处理：只有一个进程正在运行
由于注释表明您希望使用初始化程序和initargs参数传递featureVector.在Unix类型的系统上,这将导致大量的性能提升(即使selLabel中只有1个项目),因为该值将使用os.fork基本上免费传递给子进程.否则,每次调用foo时,featureVector都将被父进程pickle,通过管道传递并由子进程进行unpickled.这将花费很长时间,并且基本上将序列化所有子进程,因为它...
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python多进程多线程,多个程序同时运行_陈逸飞_p的博客_pyth...
python 模块应用 开发工具 pycharm 实现方法 多任务的实现可以用进程和线程来实现 进程—> 线程---> 多任务应用 多进程操作 比如下载多个文件, 利用cpu 资源 提高效率 多任务: 同一时间执行多个任务, 比如windows操作系统 执行...
python多进程单例_Python多线程处理实例详解【单进程/多进程】
python — 多线程处理 1、一个进程执行完后,继续下一个进程 root@72132server:~# cd /root/python/multiprocess/ root@72132server:~/python/multiprocess# ls multprocess.py root@72132server:~/python/multiprocess# cat multprocess...
系统编程__2__父子进程的创建和回收
系统编程 这里写的是对于小白来说更多的了解系统编程的文章，有写的不对的地方还恳请各位大佬指出错误，小编一定会多多采纳[手动多谢]。 那么，上一次我们稍微了解了一下关于系统编程的一些主要内容[没有看到的童鞋还请去上一篇文章稍微复习一下噢]。 这节课，我们先来想一想，我们为什么要学系统编程呢？原因很简单，我们要充分的利用CPU的性能，CPU和我们人类不太一样，我们人类大多数情况下，在同一时间，只能完成一件事，而CPU作为无数科学家的心血当然不会这么简单，CPU能够同时进行多个进程，这里的进程我们可以理解成任务，
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android 10 system/core无法打印log问题
1.关闭重定向 system/core/init/util.cpp --- a/init/util.cpp +++ b/init/util.cpp @@ -454,7 +454,7 @@ static void InitAborter(const char* abort_message) { // SetStdioToDevNull() must be called again in second stage init. void SetStdioToDevNull(char** argv) { ...
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Python多进程1 一个多进程实例_BBJG_001的博客
下执行,job('主进程step1###')p1=mp.Process(target=job,args=('新进程>>>',))# 创建一个进程# 注意当只有一个参数的时候,一定要在参数后面加一个逗号,因为args需要是一个可以迭代的参量p1.start()# 开始执行新进程# p...
热门推荐 python多进程多线程,多个程序同时运行
python 多线程 多进程同时运行 多任务要求 python 基础语法 python 文件目录操作 python 模块应用 开发工具 pycharm 实现方法 多任务的实现可以用进程和线程来实现 进程—> 线程----> 多任务应用 多进程操作 比如下载多个文件, 利用cpu 资源 提高效率 多任务： 同一时间执行多个任务, 比如windows操作系统 执行方式有两种( 表现形式 ) 并发 在单核cpu中: 在一段时间内交替执行多个任务, 例如单核cpu 处理多任务, 操作系统让各个任务交
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fork()函数
多进程通信 fork()函数
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（1/7）Electron教程（一）什么是 Electron，由来、适用场景 和 Electron 的环境搭建（1/7）
最近自己有个小的需求，是做一个能编辑本地特定文本的工具，需要跨平台， Windows 和 macOS，这样，如果用原生开发的话，Windows 就要用c#macOS 就要用swift，学习成本高，并且学完用处也不是很大。我本身是前端开发的，发现了这个electron能满足我的需求，跨平台运行，内部是 js 驱动的，简直就是如鱼得水。顺便把学习的经历写出来，分享需要的人，我会按标题序号渐进式地编写内容。electron。...
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fork()详解
<一>： fork()函数用来创建新的进程，它的特点是调用一次返回两次( 在原来的进程中返回新进程的 PID（新进程的 PID 肯定不等于 0）， 在新进程中返回为 0.) 函数原型：pid_t fork(void)； pid_t getpid(); 获取当前进程的 pid 值。 pid_t getppid(); 获取当前进程的父进程 pid 值。 图一 如图一所...
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fork()函数详解
目录 1.基本了解： 2.fork函数的了解： 3.僵死进程： 1.基本了解： 一个进程，包括代码、数据和分配给进程的资源。fork 函数会新生成一个进程，调用 fork 函数的进程为父进程，新生成的进程为子进程。在父进程中返回子进程的 pid，在子进程中返回 0，失败返回-1。 为什么两个进程的fpid不同呢，这与fork函数的特性有关。fork调用的一个奇妙之处就是它仅仅被调用一次，却能够返回两次，它可能有三种不同的返回值： 1）在父进程中，fork返回新创建子进程的进程...
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Electron在Windows下的环境搭建
Electron作为一种用javascript写桌面程序的开发方式，现在已经被大众接受。下面就介绍如何在windows（>win7）下快速搭建Electron开发环境。 1. nodejs 的安装 从nodejs 下载最新版本的windows安装程序进行安装，我下载的是v6.9.1，安装时一路默认即可，这个安装会把nodejs和npm配置到系统PATH中，这样在命令行的任何位置都可以直接...
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python多线程pool_Python mutiprocessing多线程池pool操作示例
本文实例讲述了Python mutiprocessing多线程池pool操作。分享给大家供大家参考，具体如下：python — mutiprocessing 多线程 pool脚本代码：root@72132server:~/python/multiprocess# lsmultiprocess_pool.py multprocess.pyroot@72132server:~/python/multi...
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最新发布 python入门开发学习笔记之守护进程
本节重点 了解守护进程的概念 本节时长需控制在5分钟内 一 守护进程 主进程创建子进程，然后将该进程设置成守护自己的进程，守护进程就好比崇祯皇帝身边的老太监，崇祯皇帝已死老太监就跟着殉葬了。 关于守护进程需要强调两点： 其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 如果我们有两个任务需要并发执行，那么开一个主进程和一个子进程分
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用python进行多进程编程时，只有主进程可以运行，子进程貌似没有运行是什么原因？
找了半天，原来是这个原因！这是因为multiprocessing模块在交互模式是不支持的，在 cmd 里头输入 python xxx.py 来运行起来，你就可以看到子进程的执行了。
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linux中fork() 函数详解
fork入门知识 一个进程，包括代码、数据和分配给进程的资源。fork（）函数通过系统调用创建一个与原来进程几乎完全相同的进程，也就是两个进程可以做完全相同的事，但如果初始参数或者传入的变量不同，两个进程也可以做不同的事。 一个进程调用fork（）函数后，系统先给新的进程分配资源，例如存储数据和代码的空间。然后把原来的进程的所有值都复制到新的新进程中，只有少数值与原来的进程的值不同。相当于克隆了...
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Windows版 Node.js 安装详解以及Electron安装
Windows Node.js 安装详解以及Electron安装详解，示例版本：node v10.15.0/npm6.4.1 介绍： 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。 Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。 Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎，V8引擎执...
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Electron 简介
本教程我们来学习 Electron 的基础知识，下面我们先来学习一下什么是 Electron。 Electron是什么 Electron 是是 GitHub 开发的一个开源框架。它允许使用 Node.js（作为后端）和 Chromium（作为前端）完成桌面 GUI 应用程序的开发。 Electron 可以用于构建具有 HTML、CSS、JavaScript 的跨平台桌面应用程序，它通过将 Chromium 和 node.js 合同一个运行的环境中来实现这一点，应用程序可以打包到 Mac、Windows 和
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Election的优缺点
优点 原生的接口（菜单、消息提醒、系统托盘等）。 上手难度低。能够使用react、vue等前端框架，能方便地迁移前端组件，构建出漂亮的桌面应用。 方便热更新 调试和测试方便 Electron使用node.js。因此，您可以导入Chrome应用程序中不容易使用的许多模块 Electron文档要好得多，尽管它是一个更年轻的平台 缺点 不适合开发轻量级的应用。即使一个electron的项目框架，也包含chromium内核，打包完接近200G。 相比c++开发的桌面应用，性能远远不如后者。 启动速
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[electron]终极奥义 五千字教程丢给你
前言 本文包含打包、自动更新、简易API、调试、进程通信等相关知识点，内容较多，可能会引起不适，请酌情查看（手动滑稽）。 electron 简介 electron是由Github开发，是一个用Html、css、JavaScript来构建桌面应用程序的开源库，可以打包为Mac、Windows、Linux系统下的应用。 electron是一个运行时环境，包含Node和Chromium，可以理解成把we...
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深入理解Java中的wait() 方法
使用场景 当某个线程获取到锁后，发现当前还不满足执行的条件，就可以调用对象锁的wait方法，进入等待状态。 直到某个时刻，外在条件满足了，就可以由其他线程通过调用notify()或者notifyAll()方法，来唤醒此线程。 这篇文章将侧重于讨论wait()方法对于线程状态的影响，以及被唤醒后线程的状态变更。 条件 只有已经获取锁的线程，才可以调用锁的wait方法，否则会抛出异常IllegalMonitorStateException。 比如下面的代码，A获得了锁后，主动调用wait方法释放锁和
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用Electron开发桌面应用的避坑指南(文末送书)
送一波高质量Web开发图书，送5本书籍，随你挑。抽奖规则见本文最后！抽奖规则见本文最后！抽奖规则见本文最后！如今，Electron 领域发生了重大的变革，Electron 版本更新换代极快...
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python多进程只有一个进程在执行
python两个进程同时开启只运行了一个。

Ⅶ Python高阶（一） - 单线程、多线程和多进程的效率对比测试

多线程的目的 - “最大限度地利用CPU资源”。每个程序执行时都会产生一个进程，而每一个进程至少要有一个主线程。对于单CPU来说（没有开启超线程），在同一时间只能执行一个线程，所以如果想实现多任务，那么就只能每个进程或线程获得一个时间片，在某个时间片内，只能一个线程执行，然后按照某种策略换其他线程执行。由于时间片很短，这样给用户的感觉是同时有好多线程在执行。
Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多线程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。

单线程、多线程和多进程的效率对比测试： github地址

资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率

| CPU密集型操作| IO密集型操作| 网络请求密集型操作
-- | -- | --| --
线性操作| 69.73533328374 |17.76633326213 | 6.78833333651
多线程操作| 75.40299995740 |145.68366670609 | 1.93999997775
多进程操作| 13.97433336576 | 4.67833328247| 2.38333328565

仅个人观点，，欢迎留言~~~

Ⅷ Python（七十二）多任务异步协程

11_lxml/01_线程池的基本使用.py：

11_lxml/02_异步.py：

11_多任务异步协程/03_多任务异步.py：

11_多任务异步协程/04_flask服务.py：

11_多任务异步协程/04_多任务异步协程.py：

11_多任务异步协程/05_aiohttp实现.py：（需与11_多任务异步协程/05_aiohttp实现.py连用）

文章到这里就结束了！希望大家能多多支持Python（系列）！六个月带大家学会Python，私聊我，可以问关于本文章的问题！以后每天都会发布新的文章，喜欢的点点关注！一个陪伴你学习Python的新青年！不管多忙都会更新下去，一起加油！

Editor：Lonelyroots