multiprocessing dummy提高线程并行效率

最新推荐文章于 2022-03-22 16:55:05 发布
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分类专栏： Python基础
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mighty13/article/details/30760235
本文介绍了一种使用Python的multiprocessing.dummy模块通过一行代码实现任务并行的方法。相较于传统线程调用，这种方式利用map函数极大简化了代码量，并有效提升了程序执行效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一行代码完成并行任务http://www.oschina.net/translate/python-parallelism-in-one-line

相对于传统的线程调用方法，可以使用multiprocessing.dummy，利用map减少代码量，提高效率
如何提高python 中for循环的效率
09-17
- 并行处理可以提高效率，但也需要注意线程安全问题，尤其是当多个线程共享同一数据时。 - 根据实际应用场景选择合适的并行处理方式。例如，对于IO密集型任务，使用多线程可能更合适；而对于CPU密集型任务，则更...
Python Multiprocessing多进程 使用tqdm显示进度条的实现
09-18
在Python编程中，当面临计算密集型任务时，单线程的执行方式可能无法充分利用多核CPU的优势，这时就需要引入多进程技术来提升程序的运行效率。Python的`multiprocessing`模块提供了创建多进程的功能，而`tqdm`库则...
multiprocessing.dummy
weixin_34413357的博客
06-19 715
昨晚发现放在腾讯云主机上通过crontab定时执行用以爬去斗鱼分类页面数据的爬虫在执行的时候速度特别慢，于是想通过多线程来提高效率。打开浏览器，键入关键字“python 多线程”，发现大多数内容都是使用threading、Queue这些看起来很笨重的实例。不过直到multiprocessing.dummy出现在眼前之后，一切都变得辣么简单。multiprocessing.dummy 大杀器mult...
python文字处理dummy_python学习之使用multiprocessing.dummy多线程爬虫
weixin_35850669的博客
02-21 687
#-*- coding:utf8 -*-import requestsimport re# 导入正则表达式的模块from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoolimport time#导入下面这几行用中文就不会出错import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")def changepag...
python multiprocessing 和 multiprocessing.dummy
qq_26055539的博客
03-11 702
今天用VSCODE2019调试python多进程，开始用的multiprocessing库，结果调试和执行都到得不到lock阻塞的地方死掉了，没有输出，调试也终止了。 把 from multiprocessing import Process, Lock, Semaphore换成了 from multiprocessing.dummy import Process, Lock, Semaphor...
python进程池multiprocessing.Pool和线程池multiprocessing.dummy.Pool实例
weixin_34014277的博客
06-21 344
进程池： 进程池的使用有四种方式：apply_async、apply、map_async、map。其中apply_async和map_async是异步的，也就是启动进程函数之后会继续执行后续的代码不用等待进程函数返回。apply_async和map_async方式提供了一写获取进程函数状态的函数：ready()、successful()、get()。 PS：join()语句要放在close()...
python多进程(multiprocessing)(map)
人生苦短，我用python
02-28 1万+
map的基本使用： map函数一手包办了序列操作，参数传递和结果保存等一系列的操作。 from multiprocessing.dummy import Pool poop = Pool(4) # 4代表电脑是多少核的 results = pool.map(爬取函数,网址列表) from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool ...
多个multiprocessing.dummy.Process作用
最新发布
03-25
- **并行任务处理**：多个线程可同时执行不同任务，提高程序效率。 - **资源复用**：线程比进程更轻量，创建和销毁的开销更小。 - **避免阻塞**：例如主线程可继续响应用户输入，而子线程处理后台任务。 --- #### ...
from multiprocessing.dummy import pool
06-28
它可以使程序中的任务在多个线程中并行地执行，从而提高整个程序的执行效率。除此之外，pool 类还可以用于网络中执行任务、爬虫、并发请求等方面。 回答3：</h3><br/>Python中的多线程模块multiprocessing.dummy中...
python中multiprocessing、multiprocessing.dummy和threading用法笔记
一花一世界 一叶一菩提
09-19 1万+
multiprocessing 1、子进程无返回值 # -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Pool as Pool import time def func(msg): print 'msg:', msg time.sleep(2) print 'end:' pool = Pool(processe...
multiprocessing.dummy python使用笔记
weixin_42184622的博客
12-18 2080
multiprocessing.dummy python 笔记代码pool.mappool.imappool.imap_unordered 代码 pool.map 不管chunksize多大，输出的list永远和a的list 顺序一样，只是中间处理的先后顺序不同 from multiprocessing.dummy import Pool import os import time impor...
python pymysql multiprocessing.dummy多线程 读写数据库报错
qq_34060370的博客
02-06 1981
一、例子 需求 使用多线程下载视频到本地，将视频的名字保存在数据库表中，数据库表中不能保存重复视频名字 demo.py from multiprocessing.dummy import Pool import traceback import requests import pymysql import os # 习惯函数名开头大写，变量名开头小写，还没适应Python写代码规范，见谅 # 数据库链接类 class KsMySql: conn = None cursor = None
python 多线程 线程池的四种实现方式
ye__mo的博客
03-22 1万+
@python 线程池的四种实现方式 线程简述 一个程序运行起来后，一定有一个执行代码的东西，这个东西就是线程； 一般计算(CPU)密集型任务适合多进程，IO密集型任务适合多线程； 一个进程可拥有多个并行的(concurrent)线程，当中每一个线程，共享当前进程的资源 以下是对发现的几种多线程进行的汇总整理，均已测试运行 多线程实现的四种方式分别是： multiprocessing下面有两种： from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
【Python】使用 multiprocessing.dummy 执行多线程任务
ns2250225
09-26 1万+
# -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import time import urllib2 urls = [ 'http://www.python.org', 'http://www.python.org/about/', 'http://www.onl
python multiprocessing dummy Pool 使用
热门推荐
常思考->有目标->重实践->善反思
08-28 1万+
本文内容： python multiprocessing.dummy Pool多线程、进程任务队列使用 http压力测试简单示例 工作中有个常用的场景，比如现在需要下载10W张图片，我们不可能写个for循环一张一张的下载吧，又或者是我们做个简单的HTTP压力测试肯定是要使用多个，进程或者线程去做（每个请求handler，会有一个参数（所有的参数生成一个队列））然后把handler和队列map到Poo
Python并行处理充分利用CPU实现加速
一个菜鸟的奋斗
12-11 7134
最近在用Python处理公共的图像数据库，由于数据量比较大，一张张串行处理图片时间太久了。因此，决定采用并行的方式来充分利用主机上的CPU来实现处理过程的加速，可以大大减少总的处理时间。 这里采用的是concurrent.futures模块，它可以利用multiprocessing实现真正的平行计算。 核心原理是：concurrent.futures会以子进程的形式，平行的运行多个python...
Python的多线程
suxiang198的博客
10-19 894
简述多线程设计在系统中是比较关键的部分，对于系统性能的提高以及一个较为复杂框架的构建都是很重要的。进程与线程差别这部分许多资料可供参考，比如一些动画介绍，还有CSAPP书中也详细讲到。在嵌入式系统中一般是没有进程和线程区分概念的，因为嵌入式系统就跑一个程序（一个main入口），通过RTOS管理其中的各个线程（一般称为task），其实总的就一个进程，可以独享嵌入式系统的Flash, RAM等资源，也不...
多线程
evilcry2012的专栏
11-24 967
多线程  编辑 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 。 多线程（英语：multithreading），是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程，进而提升整体处理性能。具有这种能力的系统包括对称多处理机、多核心处理器以及芯片级多处理（Chip-level multithreading
Python 多进程库multiprocessing 用法
luanyongli的博客
07-30 4119
文章引自         “nMask's Blog”    https://thief.one/2016/11/23/Python-multiprocessing/ multiprocessing是Python的标准模块，它既可以用来编写多进程，也可以用来编写多线程。如果是多线程的话，用multiprocessing.dummy即可，用法与multiprocessing基本相同，这里主要介绍多...
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