Python中的并发处理方法: 进程池

最新推荐文章于 2025-11-30 22:02:07 发布
最新推荐文章于 2025-11-30 22:02:07 发布
阅读量223 收藏
点赞数
文章标签： 服务器 linux 运维 Python
Python 专栏收录该内容
310 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了Python中利用进程池实现并发处理的技巧，包括导入相关模块、创建进程池、定义任务函数、提交任务、获取结果及关闭进程池的步骤，并提供了一段完整的示例代码，旨在提升程序性能和效率。

并发处理是提高程序性能和效率的重要手段之一。在Python中，我们可以使用进程池来实现并发处理，以便同时执行多个任务。本文将介绍进程池的使用方法，并提供相应的源代码示例。

  1. 导入模块
    首先，我们需要导入Python的multiprocessing模块，它提供了进程池相关的功能。
import multiprocessing
  1. 创建进程池
    接下来，我们可以使用multiprocessing.Pool()函数来创建一个进程池。可以指定进程池的大小，即可以同时执行的进程数量。
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

上述代码创建了一个包含4个进程的进程池。

  1. 定义任务函数
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python教程：Python线程池与进程池入门
旦莫的博客
08-12 1396
在 Python 开发中，进行并发编程是一项非常重要的技能。无论是在处理 I/O 密集型任务还是计算密集型任务，合理使用线程池和进程池都能显著提高程序的性能和响应速度。本篇博客将详细介绍线程池和进程池的基本概念、使用方法及实战示例，帮助大家更好地理解和掌握这两种并发编程的技术。
python-21-线程池和进程池python并发编程
qq_20466211的博客
07-26 3245
python并发编程线程池和进程池
Python并发编程之四：进程池
qq_35092730的博客
02-18 502
一、进程池简介 1、定义 在python中定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。 2、为何要使用进程池 在利用Python进行系统管
Python进程池Pool：让每个进程井然有序
微小冷的学习笔记
12-05 2283
如果疯狂地弹进程，很容易导致内存爆炸，所以非常有必要设计一种功能，可以限定同时运行的进程数，这就是进程池。
【Python】Python并发编程：线程、进程、协程详解
weixin_42636075的博客
07-18 1175
本文介绍了Python中三种并发编程方式：线程(Threading)、进程(Multiprocessing)和协程(Coroutines)。线程适合I/O密集型任务，但受GIL限制；进程能实现真正并行，适合CPU密集型任务；协程通过async/await语法实现高性能异步编程。文章详细对比了三者的优缺点，并提供了基础代码示例，包括线程同步、进程池、进程通信和协程异步请求的实现方法，帮助开发者根据场景选择合适的并发方案。
Python并发编程之进程池
路虽远，行则必至！
08-11 881
前言：本博文主要讲解Python并发编程中的进程池（Pool）。 友情链接： 浅谈Python多进程中的multiprocessing 浅谈Python多进程中的fork 浅谈Python并发编程之进程（守护进程、锁、信号量） 文章目录一、进程池Pool二、apply堵塞式三、apply、apply_async的区别3.1 apply阻塞式3.2 apply_async异步非阻塞式 一、进程池Pool 引言： 当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态
Python HTTP并发请求：线程池 vs 协程 vs 进程池
weixin_73725158的博客
04-14 882
在Python中实现HTTP并发请求，线程池、协程、进程池是三种典型方案，各有适用场景与性能特征。框架实现分布式任务调度，根据具体场景选择最佳并发模型。：多进程绕过GIL限制，适合CPU密集型任务。：利用多线程并行处理I/O密集型任务，通过。数据处理流水线 → 进程池+线程池混合。适合I/O密集型场景（如API调用）受GIL限制，CPU密集型任务效率低。：通过异步I/O实现单线程并发，常用。内存共享方便，但线程切换有开销。真正并行计算，适合复杂数据处理。内存隔离，适合安全敏感场景。优化协程性能，或采用。
一文速通Python并行计算：12 Python多进程编程-进程池Pool
weixin_44719294的博客
06-05 1072
在Python多进程编程中，Pool类用于创建进程池，可并行执行多个任务。通过map、apply等方法，将函数和参数分发到子进程，提高CPU利用率，简化进程管理，便于资源复用。适用于CPU密集型场景。
深入探索 Python 进程池：优化任务提交与结果获取
蜗牛沐雨
09-12 1134
在现代计算领域，多核处理器的普及使得并行处理成为了提高程序性能的关键。Python，作为一种动态、解释型的高级编程语言，提供了丰富的库和模块来支持并行和并发编程。其中，模块的进程池（Pool）功能，允许开发者轻松地实现多进程并行处理，从而有效利用系统资源，加速程序运行。然而，要充分发挥进程池的潜力，就需要对其任务提交和结果获取过程进行细致的优化。本文将深入探讨这些优化策略，并提供实际的代码示例和性能考量。
Python 多进程并发操作中进程池Pool的实例
09-21
在Python编程中，多进程并发是一种有效的提升程序性能的方式，特别是在处理大量数据或执行计算密集型任务时。...通过合理地使用进程池，可以显著提高程序的执行速度，降低复杂度，是Python中实现并发操作的重要工具。
Python并发编程：线程池与进程池最佳实践.pdf
04-16
无论是数据科学领域的数据分析与可视化，还是 Web 开发中的网站搭建，Python 都能游刃有余。无论你是编程小白，还是想进阶的老手，这篇博文都能让你收获满满，快一起踏上 Python 编程的奇妙之旅！
IPV6公网暴露下的OPENWRT防火墙安全设置（只允许访问局域网中指定服务器指定端口其余拒绝）
2509_94004128的博客
11-24 599
则只需要匹配最后一段）**如何选择主机号后缀？**在查询出的多个地址中必须选择你DDNS做同步的那个ipv6地址的后缀。注意！你的IPV6必须为EUI64生成这样主机位不会变动。如果是stable-privacy生成则会每次生成不同的后缀，虽然有利于安全性，但是并不适用于防火墙规则编写。可以按照以下教程修改。如果你不想修改，每次的地址都完全随机难以匹配，因此目的地址栏只能空着，仅依靠目标端口实现限制。（指定主机：端口 变为 所有主机：端口）
VSFTPD 服务器
2301_82329076的博客
11-30 673
VSFTPD是一款安全高效的Linux FTP服务器软件。文章介绍了VSFTPD的基本配置流程，包括安装步骤（yum安装、服务启动）、防火墙设置（开放FTP端口）、配置文件位置（/etc/vsftpd/vsftpd.conf）以及两种访问模式配置：匿名用户访问（设置访问权限和目录）和本地用户访问（禁用匿名并启用本地认证）。配置完成后需重启VSFTPD服务生效，并通过FTP客户端进行验证。
Redis 服务器：深度解析与最佳实践
最新发布
csbysj2020
11-30 306
Redis 是一种高性能、灵活的键值存储数据库，适用于多种场景。了解 Redis 的基本原理、安装配置、使用技巧以及最佳实践，有助于提高应用性能和稳定性。本文对 Redis 服务器进行了深度解析，希望对读者有所帮助。
EasyTier自建服务器教程：打造低延迟游戏局域网
小白成长历程
11-30 772
EasyTier是一款开源异地组网工具，可将不同网络的设备连接成虚拟局域网，支持游戏联机等功能。
Nginx搭建与配置
MR.L'S BLOG
11-26 730
1 安装 1.1 安装前准备 1.1.1 安装JDK 略 1.1.2 安装yum 略 1.2 安装nginx依赖 1.2.1 使用root用户ssh登录服务器，以172.16.90.43为例 ssh root@172.16.90.43 1.2.2 执行脚本安装依赖 yum install -y pcre pcre-devel yum install -y zlib zlib-devel yum...
Web应用程序、服务器、数据库性能测试工具Jemeter使用方法与举例说明
2401_86127755的博客
11-29 403
2. 查看结果：在View Result Tree中查看请求发送的数据，可以看到一共发送了多个请求，每个请求的request Body都不一样，分别使用了CSV文件中的不同测试数据。• 性能指标查看：除了View Result Tree，还可以添加其他监听器，如Aggregate Report，查看平均响应时间、吞吐量等性能指标，以评估系统在压力下的性能表现。• 准备测试数据：假设要模拟给不同用户发送邮件的场景，提前准备好一份CSV格式文件，第一行作为表头，表示参数名，其他行作为测试数据。
RHCSE--SHELL02--变量
2401_84875710的博客
11-30 470
在整个脚本中可见，但不传递给子进程。
从win系统远程使用服务器中的nsight system、nsight compute
Justinyh的博客
11-29 103
本文介绍了如何在Windows系统中远程使用服务器上的Nsight System和Nsight Compute工具。主要内容包括：1）双系统同步安装相同版本的Nsight工具，配置环境变量；2）命令行生成profile文件或直接运行分析；3）Windows远程连接服务器的配置方法；4）解决权限问题的具体方案，如修改文件夹权限或调整NVIDIA驱动配置。文章提供了详细的安装步骤和常见问题解决方案，适用于需要进行GPU性能分析和调试的开发人员。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值