Python windows linux 多进程

最新推荐文章于 2025-05-27 11:16:59 发布
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本篇博客介绍了一个使用Python的多进程方法来并行抓取不同币种数据的示例，包括设置WebSocket连接、利用Gzip压缩传输数据、记录抓取时间和使用Redis缓存数据等关键步骤。

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

#!/usr/bin/python3
#coding: utf-8
from websocket import create_connection
import gzip
import time
import json
import redis
from multiprocessing import Pool



def getdata(currsname):
    print(currsname)


if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    currnames = ['ethusdt', 'btcusdt', 'bchusdt', 'eosusdt', 'ltcusdt']
    for i in currnames:
        p.apply_async(getdata, args=(i,))
        print('进程' + i + '启动成功！')
    p.close()
    p.join()
Windows上的Python多进程
qq_43051923的博客
06-26 2005
Python Multiprocessing on Windows 因为众所周知的GIL(全局解释器锁)，在Python上实现真正的并发只能通过python multiprocessing。但是在Windows上，运用python multiprocessing并没有在Linux那么简单。 if __name__ == "__main__": 也许大家有些在Linux跑的很好的多进程的程序，在Windows上一跑就会经常遇到这些错误的信息 “An attempt has been made to start
马哥Linux运维 | 深入理解Python多进程：从基础到实战
csdn_xmj的博客
06-06 869
在Python中，多线程受到全局解释器锁的限制，多进程能更好地利用多核处理器，选择合适的并发编程方式可以提高程序的运行效率。通过合理的错误处理策略、使用logging和traceback记录错误信息，以及灵活运用调试工具与技术，可以更好地处理进程间的错误和调试工作，提高程序的稳定性和可靠性。总之，选择多进程可以让我们更好地利用计算资源，提高程序的运行效率，同时避免了一些多线程并发编程中的问题，是一种值得掌握的并发编程方式。通过合理设计进程之间的通信和同步机制，可以实现多进程之间的协同工作。
在Python中使用多线程（通俗版本）
zheshiyangyang的博客
03-03 1741
这显然不是我们想要的结果，那我们该怎么办呢？这就不得不搬出线程的“
python多线程
最新发布
hutaotaotao的博客
05-27 1781
python多线程知识大全
基于Windows平台的Python多线程及多进程学习小结
weixin_30576827的博客
05-19 1860
python多线程及多进程对于不同平台有不同的工具（platform-specific tools)，如os.fork仅在Unix上可用，而windows不可用，该文仅针对windows平台可用的工具进行总结。 1.多线程 单线程中，如果某一任务（代码块）是long-time running的，则必须等待该任务（代码块）结束，才可以对下一个任务进行操作，为解决long-time 任务的bloc...
python多线程可以在windows下实现吗_windows python的多进程
weixin_39786850的博客
11-21 239
最近打比赛，apply操作极慢，队友使用了线程池，用多核开辟多线程跑，加速。在阿里平台上，都没问题。我是win10系统+jupyter notebook多线程那个模块运行，会显示一直运行，p.close()会被卡死from multiprocessing importPooldefdf_cut_word(data, c):data[c]= data[c].map(lambda x: ' '.joi...
python linux 多进程编程,[python] 多进程编程
weixin_31029019的博客
04-30 499
引言讲到进程，不得不先说下linux的fork()函数，一个进程调用fork()函数后，系统先给新的进程分配资源，例如存储数据和代码的空间。然后把原来的进程的所有值都复制到新的新进程中，只有少数值与原来的进程的值不同。相当于克隆了一个自己。import osimport time# 此代码只能运行于linux/unixpid = os.fork() # 创建一个子进程print("test")if...
Windows下Python执行多进程报错，Linux环境正常运行
weixin_44215113的博客
11-17 810
错误信息 NameError: name 'check_process' is not defined 代码片段 if __name__ == '__main__': check_process = xx_normal_class() def Update_xx(domain): ip = check_process.normal_domain_to_ip(domain) 原逻辑 认为if __name__ == '__main__':内的变量为全局变量，在服务器上执行也正常执行 错
python 多进程
03-12
Python程序实现多进程（multiprocessing）在Unix/Linux下，multiprocessing模块封装了fork()调用，使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用，因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果，父进程...
Python多进程写入同一文件的方法
09-19
在Python编程中，有时我们需要处理大量...总的来说，Python多进程写入同一文件时，可以通过使用锁或回调函数来解决并发访问带来的问题。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的方法，同时注意跨平台兼容性和性能优化。
windows python的多进程
dgs66009的博客
12-03 323
最近打比赛，apply操作极慢，队友使用了线程池，用多核开辟多线程跑，加速。 在阿里平台上，都没问题。 我是win10系统+jupyter notebook 多线程那个模块运行，会显示一直运行，p.close()会被卡死 from multiprocessing import Pool def df_cut_word(data, c): data[c] = dat...
windows的python多进程
aiscong的博客
08-29 580
windows 创建子进程时，子进程会导入当前文件
Python多线程编程
风之羽
05-20 6752
原文 运行几个线程和同时运行几个不同的程序类似，它有以下好处：  一个进程内的多个线程和主线程分享相同的数据空间，比分开不同的过程更容易分享信息或者彼此通信。  线程有时叫做轻量化过程，而且他们不要求更多的内存开支；它们比过程便宜。 一个线程的顺序是：启动，执行和停止。有一个指令指针跟踪线程正在运行的上下文在哪里。  它可以被抢占（中断）  它能暂时被挂起（也叫做休眠）
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结合序列,使用multi_processing = False和workers =例如. 4确实有效.我刚刚意识到,在问题的示例代码中,我没有看到加速,因为数据生成太快.通过插入time.sleep(2),这变得很明显.class DummySequence(Sequence):def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):self.x, self.y ...
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个人一直觉得对学习任何知识而言，概念是相当重要的。掌握了概念和原理，细节可以留给实践去推敲。掌握的关键在于理解，通过具体的实例和实际操作来感性的体会概念和原理可以起到很好的效果。本文通过一些具体的例子简单介绍一下Python的多线程和多进程，后续会写一些进程通信和线程通信的一些文章。python多线程python中提供两个标准库thread和threading用于对线程的支持，python3中已放...
linux下python多线程,python多线程 - eddy_linux的个人页面 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...
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#!/usr/bin/envpython#encoding:utf-8#17.51/52:#importosimportthreadingimportsysdefexecCmd(cmd):try:os.system(cmd)exceptException,e:print'%s\t运行失败,失败原因\r\n%s'%(cmd,e)if__name__=='__mai...
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01-15
### Windows环境下的Python多进程编程 在Windows操作系统中，由于缺乏`fork()`系统调用的支持，因此无法像Linux那样简单地创建子进程。为了实现在Windows平台上的多进程编程，推荐使用标准库中的`multiprocessing`模块[^1]。 #### 创建简单的多进程程序 下面是一个基本的例子来展示如何启动一个新的进程： ```python from multiprocessing import Process, current_process def worker(num): """线程函数""" print(f"Worker: {num}, PID: {current_process().pid}") if __name__ == "__main__": processes = [] for i in range(5): # 启动五个工作进程 p = Process(target=worker, args=(i,)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() # 等待所有子进程结束 ``` 这段代码展示了怎样定义一个目标函数，并将其传递给新的进程实例化对象；随后通过`.start()`方法启动这些新创建的工作进程。最后，主线程会等待所有的子进程完成执行后再继续往下走。 #### 数据共享与通信机制 当涉及到不同进程间的数据交换时，在Windows下可以采用如下几种常见的方式： - **Queue**: 提供了一种安全的方法来进行跨进程间的队列操作。 ```python from multiprocessing import Queue queue = Queue() queue.put('a') print(queue.get()) ``` - **Pipe**: 双向管道允许两个连接端之间互相发送消息。 ```python from multiprocessing import Pipe conn1, conn2 = Pipe() conn1.send([1, 2, {'hello': 'world'}]) data = conn2.recv() print(data) ``` 这两种工具都是专门为了解决父子进程之间的数据传输而设计的，能够很好地适应于各种应用场景的需求。
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