BBJG_001的博客

目录准备数据库起个数据库造一些数据起个服务做个http服务，dbaserver.pylocust压力测试安装基于python测试脚本运行locust进一步（多进程）再进一步（配置文件）更进一步（跳过前端起任务）再完善下（脚本起多worker）一个完整demo官网文档配置参数本文的代码文件地址准备 一节系个人兴趣，可以直接看locust使用一节，测试可以找一个公共接口测试，如https://www.baidu.com准备数据库起个数据库# 起容器docker run -itd --name

原文地址分类目录——爬虫多进程的使用可以参见 分类目录——多进程 ，这里就直接操作不在进行过多的说明这里以 把我的优快云上的20条博客 访问一遍为例，来比照单纯串行和多进程并行的执行效率首先，获取我所有博客的URL（当然只用20条做测试，我把这个功能封装了一个函数，方便我之后调用）def getAllUrls(url): # url传个人主页，我的是 'https://b...

在用Python实现多进程的时候，在辅进程中是无法直接调用主进程中的变量的，可以通过其它方式调用，使用队列是一种方式，可以参见 Python多进程2 多进程的参数返回，而multiprocessing提供了更加方便的共享数据类型，封装在multiprocessing.Manager中Value、Array是通过共享内存的方式共享数据Manager是通过共享进程的方式共享数据。Value\Ar...

问题引出许多时候，我们对程序的速度都是有要求的，速度自然是越快越好。对于Python的话，一般都是使用multiprocessing这个库来实现程序的多进程化，例如：我们有一个函数my_print，它的作用是打印我们的输入：def my_print(x): print(x)但是我们嫌它的速度太慢了，因此我们要将这个程序多进程化：from multiprocessing im...

如果当前python版本大于2.6，可以简单的通过下面模块来获取当前cpu数量，cpu_count的返回值就是cpu数量：import multiprocessingmultiprocessing.cpu_count()如果是比较老的python版本，可以用下面的模块来获取当前cpu数量：import psutilpsutil.cpu_count()———————————————...

原文地址学习来源多进程间通过共享内存来进行参数共享，参数共享就会有同时写的数据安全问题。先来看看不加处理的多进程执行情况。看程序来更直观的说明import multiprocessing as mpimport timedef job(v, num): for _ in range(5): time.sleep(0.1) # 为了观察效果明显，做一下延迟...

原文地址学习来源是multiprocessing模块下的一个类，是一种创建多进程的更加简便的方式，可以更加方便的分配任务与传递参数。pool = mp.Pool(processes=6)生成进程池Pool的两个任务分配的函数.map(函数名，参数列表的列表)所谓的参数列表的列表是把所有的任务的参数列表再封装到一个列表中，形成一个二维列表。这样Pool就会根据把列表中的参数分配给自己所拥有...

原文地址学习来源我在这里写了一些多线程的学习总结，在这里写了一些多进程的学习笔记，在这片文章中，就它们并串行执行的情况进行一下对比。直接上程序import multiprocessing as mp # 多进程的模块import threading as tdfrom queue import Queueimport timedef job(q, n): # 进程调...

原文地址学习来源对于在当前主进程的操作，函数的返回值可以直接操作，或者用一个参量进行接收。但是在其他进程中运行的函数的返回值，是无法直接传递到主进程的。将其返回值存到一个全局性的存储器中，是一种可行的方案。这里用queue（队列）来存储多个进程的返回值。在主进程中可以将他们依次取出，这样就做到了多进程与主进程的返回值传递。关于队列，我在我的这篇博客中做了简单说明，该博客也是多线程中返回值传递的...

原文地址学习来源多进程与多线程类似，无论是在理论还是操作上，我在这里就多线程写了一点东西。多进程与多线程最大的区别是，多进程是真正意义上的/物理层面上的并行执行，每个进程会被分配到足够的（在实际有那么多的前提下）资源单独进行运算。而多线程则是多个进程间共享资源，通过分时获得资源的一种伪并行。下面就一个实例来演示python进行多进程操作import multiprocessing as ...