学习python多线程和多进程的一点感想

Python多进程实践
本文介绍了一个Python多进程脚本的实例,并解决了由于预编译字节码文件导致的递归执行问题。

转自:http://my.oschina.net/u/593413/blog/88573

今天学了一下python的多进程和多线程技巧。

多线程方面倒没啥可说的,很简单。值得注意的是,多线程并不限制你一次只执行一个,如果你的线程之间不共享变量的话,是用不到线程锁的,虽然这么说,但是其实即使不用lock程序还是一次只执行一个线程。如果程序内部有阻塞现象(比如下载之类),使用线程很不错,但是如果没有的话,用不用线程的消耗差别不大(甚至因为要支持线程而减慢)。不使用lock其实是将lock交给了python负责,它会根据阻塞与否协调线程的执行。

说回重点,多进程吧。

下面是我从其他人的帖子里抄来的一个多进程示范脚本(当然修改了一些):

01 import multiprocessing
02 import os
03  
04 def get(url,lock):
05     lock.acquire()
06     print os.getpid(),url
07     lock.release()
08  
09 plist=[]
10 lock=multiprocessing.Lock()
11 for in ['www.sina.com.cn','www.163.com','www.baidu.com','www.cnblogs.com','www.qq.com','www.douban.com']:
12     proc=multiprocessing.Process(target=get,args=(i,lock))
13     plist.append(proc)
14  
15 for proc in plist: proc.start()
16 for proc in plist: proc.join()


但是呢,我执行起来,却会死机,会不停的打开python解释程序。

这样当然是让我很纳闷的,因为这个程序在ideone(一个在线代码编译器)上运行正常,问别人也说可以正常执行,怎么到我这里就不行了呢?

起初我以为是安装非标准模块的副作用,于是重装了一次python2.7.3,然后从网上找了另一个范例试了一下,ok。

我很高兴,以为解决问题了,不过为了保险,还是再实验了一下上面的代码,又挂了……

这就让我很郁闷了,看来原因不是python,还是代码的问题。

可是代码成功执行了啊……

这个时候,我注意到一个细节,那就是在代码存放的目录里,多出来一个字节码的pyc文件。

看来这个pyc文件应该和这一问题有关……原来如此!

我安装python的时候,是选择了预编译库文件选项的,这样可以加快代码的执行速度。不过这样就导致了一个问题:预编译后的字节码文件的代码顺序和源代码文件是不太一样的。装入字节码文件时,会自动执行pyc文件里的部分代码(就是那些贴左面放的部分),而这一执行,就会导致程序发生递归,结果就是不断启用python解释执行pyc文件……

然后,然后俺就死机了……

ok,那么我就按我的判断来修改一下吧,代码如下:

01 from multiprocessing import Process
02 import os
03  
04 def myget(url):
05     print os.getpid(),url
06  
07 if __name__ == '__main__':
08     plist=[]
09     for in ['www.sina.com.cn','www.163.com','www.baidu.com','www.cnblogs.com','www.qq.com','www.douban.com']:
10         proc=Process(target=myget,args=(i,))
11         plist.append(proc)
12     for proc in plist: proc.start()
13     for proc in plist: proc.join()

下面一句:

if __name__ == '__main__':


的作用是让后面的代码只有文件被作为程序执行时才有效,作为库加载时不执行。

结果很好,成功执行了代码。

这一事例告诉我们,python官方的代码格式并不是仅仅出于美观的,尽可能的按官方风格写,可以避免很多不可预料的错误。


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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