apply_async 方法 / 张生荣

python多进程执行方法apply_async使用说明

apply_async简介 python在同一个线程中多次执行同一方法时,该方法执行耗时较长且每次执行过程及结果互不影响,如果只在主进程中执行,效率会很低,因此使用multiprocessing.Po ...

本文实例讲述了Python3多进程 multiprocessing 模块.分享给大家供大家参考,具体如下: 多进程 Multiprocessing 模块 multiprocessing 模块官方说明文 ...

今天介绍通过celery实现一个异步任务.有这样一个需求,前端发起一个查询的请求,但是发起查询后,查询可能不会立即返回结果.这时候,发起查询后,后端可以把这次查询当作一个task,并立即返回一个能唯一 ...

目录进程池什么是进程池进程池的创建模块 - multiprocessing 创建进程池函数 - Pool 进程池的常用方法 apply_async 函数演示案例 close 函数与 join 函 ...

进程和线程是计算机软件领域里很重要的概念,进程和线程有区别,也有着密切的联系,先来辨析一下这两个概念: 1.定义进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和 ...

本文实例讲述了python使用multiprocessing模块实现带回调函数的异步调用方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: multipressing模块是python 2.6版本加入的,通过 ...

Python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定 ...

废话不多说,直接上代码! # coding:utf-8 from multiprocessing import Pool import time def keywords(title, content ...

一,进程的理论基础一个应用程序,归根结底是一堆代码,是静态的,而进程才是执行中的程序,在一个程序运行的时候会有多个进程并发执行. 进程和线程的区别: 进程是系统资源分配的基本单位. 一个进程内可以包 ...

上一篇文章介绍了线程的使用.然而 Python 中由于 Global Interpreter Lock (全局解释锁 GIL )的存在,每个线程在在执行时需要获取到这个 GIL ,在同一时刻中只有一个 ...

问题背景:有一批需要处理的文件,对于每一个文件,都需要调用同一个函数进行处理,相当耗时. 有没有加速的办法呢?当然有啦,比如说你将这些文件分成若干批,每一个批次都调用自己写的python脚本进行处理, ...

目标:优化代码,利用多进程,进行近实时预处理.网络预测及后处理: 本人尝试了pytorch的multiprocessing,进行多进程同步处理以上任务. from torch.multiprocess ...

经常需要通过python代码来提取文本的关键词,用于文本分析.而实际应用中文本量又是大量的数据,如果使用单进程的话,效率会比较低,因此可以考虑使用多进程. python的多进程只需要使用multipr ...

importlib 模块的作用模块,是一个一个单独的py文件包,里面包含多个模块(py文件) 动态导入模块,这样就不用写那么多的import代码, 典型的例子: 自动同步服务,每个网站都有一个py ...

本文实例讲述了Python multiprocess pool模块报错pickling error问题解决方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题之前在调用class内的函数用multiproc ...

salt分发后,主动将已完成的任务数据推送到redis中,使用redis的生产者模式,进行消息传送 #coding=utf-8 import fnmatch,json,logging import s ...

最近用python的正则表达式处理了一些文本数据,需要把结果写到文件里面,但是由于文件比较大,所以运行起来花费的时间很长.但是打开任务管理器发现CPU只占用了25%,上网找了一下原因发现是由于一个叫G ...

今天得了一批域名,需要把域名解析成ip 因为量比较大所以采用了多进程和队列的方式 from multiprocessing import Process,Queue,Pool import socke ...

Pandas读取大文件要处理的是由探测器读出的脉冲信号,一组数据为两列,一列为时间,一列为脉冲能量,数据量在千万级,为了有一个直接的认识,先使用Pandas读取一些 import pandas as ...