进程

进程:一个程序运行起来后,代码+用到的资源 称之为进程,它是操作系统分配资源的基本单元。不仅可以通过线程完成多任务,进程也是可以的

1、进程的创建:

multiprocessing 模块就是跨平台版本的多进程模块,提供了一个Process

from multiprocessing import Process
import time
g_num = 0

def test1():
    global g_num
    for i in range(5):

        g_num += 1
        print('----test1----',g_num)


def test2():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num += 1
        print(g_num)


if __name__ == '__main__':

    p = Process(target=test1)
    p.start()
    p1 = Process(target=test2)
    p1.start()
进程的创建

2、进程pid

获取当前进程的进程号:os.getpid()

# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import os
import time

def run_proc():
    """子进程要执行的代码"""
    print('子进程运行中,pid=%d...' % os.getpid())  # os.getpid获取当前进程的进程号
    print('子进程将要结束...')

if __name__ == '__main__':
    print('父进程pid: %d' % os.getpid())  # os.getpid获取当前进程的进程号
    p = Process(target=run_proc)
    p.start(
pid进程号

3、进程间的通信——Queue

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序

说明: 

  

from multiprocessing import Queue
from multiprocessing import Process
import os, time, random

def write(q):
    for i in range(5):
        q.put(i)
        print('Put %s to queue...' % i)


def read(q):
    b=[]
    while True:
        if not q.empty():
            a = q.get()
            b.append(a)
            print(a,b)

        else:
            break


if __name__ == '__main__':
    #  创建父进程,并传递给子进程
    q = Queue()
    pw = Process(target=write,args=(q,))
    #  启动子进程
    pr = Process(target=read,args=(q,))
    pw.start()
    pw.join()
    pr.start()
    pr.join()
Queue示例

 

初始化Queue()对象时(例如:q=Queue()),若括号中没有指定最大可接收的消息数量,或数量为负值,那么就代表可接受的消息数量没有上限(直到内存的尽头);

  • Queue.qsize():返回当前队列包含的消息数量;

  • Queue.empty():如果队列为空,返回True,反之False ;

  • Queue.full():如果队列满了,返回True,反之False;

  • Queue.get([block[, timeout]]):获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,block默认值为True;

1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没读取到任何消息,则抛出"Queue.Empty"异常;

2)如果block值为False,消息列队如果为空,则会立刻抛出"Queue.Empty"异常;

  • Queue.get_nowait():相当Queue.get(False);

  • Queue.put(item,[block[, timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为True;

1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停在写入状态),直到从消息列队腾出空间为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没空间,则抛出"Queue.Full"异常;

2)如果block值为False,消息列队如果没有空间可写入,则会立刻抛出"Queue.Full"异常;

  • Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item, False);

 

4、进程池——pool

  • apply_async(func[, args[, kwds]]) :使用非阻塞方式调用func(并行执行,堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程),args为传递给func的参数列表,kwds为传递给func的关键字参数列表;
  • close():关闭Pool,使其不再接受新的任务;
  • terminate():不管任务是否完成,立即终止;
  • join():主进程阻塞,等待子进程的退出, 必须在close或terminate之后使用;

 

 

from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random

def reader(q):
    print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
    for i in range(q.qsize()):
        print("reader从Queue获取到消息:%s" % q.get(True))

def writer(q):
    print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
    for i in "itcast":
        q.put(i)

if __name__=="__main__":
    print("(%s) start" % os.getpid())
    q = Manager().Queue()  # 使用Manager中的Queue
    po = Pool()
    po.apply_async(writer, (q,))

    time.sleep(1)  # 先让上面的任务向Queue存入数据,然后再让下面的任务开始从中取数据

    po.apply_async(reader, (q,))
    po.close()
    po.join()
    print("(%s) End" % os.getpid())
进程池中的Queue

说明:如果要使用Pool创建进程,就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue(),而不是multiprocessing.Queue()

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tylmd/p/10505994.html

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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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