10 empfohlene Kurse zum Thema Prozesspools

Im vorherigen Kapitel haben wir einige grundlegende Methoden der Python-Multiprozessprogrammierung kennengelernt: Verwendung der Klassen Process, Pool, Queue, Lock, Pipe und anderer Klassen, die vom plattformübergreifenden Multiprozessmodul Multiprocessing bereitgestellt werden, um Unterprozesse zu implementieren Erstellung, Prozesspool (Batch) Untergeordnete Prozesse erstellen und die maximale Anzahl untergeordneter Prozesse verwalten) und Kommunikation zwischen Prozessen. In diesem Kapitel erfahren Sie mehr über Multithread-Programmiermethoden in Python. 1. Threading Ein Thread ist die kleinste Einheit, in der das Betriebssystem Aufgaben ausführt. Das Threading-Modul wird in der Python-Standardbibliothek bereitgestellt, die eine sehr praktische Unterstützung für die Multithread-Programmierung bietet. Das Folgende ist der Code zum Implementieren von Multithreading mithilfe von Threading: 1 #!/usr/bin/python 2 # -*- Codierung: utf-8 -* 3 author = 'zni.feng' 4 import&

1. Zusammenfassung der Beispiele für Multiprozessmodule

Einleitung: Im vorherigen In diesem Kapitel haben wir einige grundlegende Methoden der Python-Multiprozessprogrammierung gelernt: Verwenden Sie die vom plattformübergreifenden Multiprozessmodul Multiprocessing bereitgestellten Klassen Process, Pool, Queue, Lock, Pipe und andere, um die Erstellung von Unterprozessen und den Prozesspool (create Teilprozesse in Stapeln verarbeiten und die Obergrenze der Anzahl der Teilprozesse verwalten) und Kommunikation zwischen Prozessen. In diesem Kapitel erfahren Sie mehr über Multithread-Programmiermethoden in Python. 1. Threading Ein Thread ist die kleinste Einheit, in der das Betriebssystem Aufgaben ausführt. Die Python-Standardbibliothek stellt das Threading-Modul bereit...

2. Beispiele für Multiprozess- und Multithreading in Python (2) Programmiermethoden

Einführung: Im vorherigen Kapitel haben wir einige grundlegende Methoden der Python-Multiprozessprogrammierung gelernt: Verwendung des von Cross bereitgestellten Prozesses -Plattform-Multiprozessmodul-Multiverarbeitung, Pool, Warteschlange, Sperre, Pipe und andere Klassen zur Implementierung der Unterprozesserstellung, Prozesspool (Erstellung von Unterprozessen in Stapeln und Verwaltung der Obergrenze der Anzahl von Unterprozessen) und Inter- Prozesskommunikation. In diesem Kapitel erfahren Sie mehr über Multithread-Programmiermethoden in Python.

3. Python-Concurrent-Programming-Thread-Pool/Prozess-Pool

Einführung: Einführung Die Python-Standardbibliothek bietet uns Threading- und Multiprocessing-Module zum Schreiben entsprechender Multithreading-/Multiprozesscodes. Wenn das Projekt jedoch eine bestimmte Größe erreicht, kommt es häufig zur Erstellung/Zerstörung von Prozessen oder Threads Sehr ressourcenintensiv, zu diesem Zeitpunkt müssen wir unseren eigenen Thread-Pool/Prozesspool schreiben, um Platz gegen Zeit zu tauschen. Aber ab Python 3.2 stellt uns die Standardbibliothek das concurrent.futures-Modul

4 Python Concurrent Programming Thread Pool/Process Pool

Einführung: Einführung Die Python-Standardbibliothek stellt uns Threading- und Multiprocessing-Module zur Verfügung, um entsprechenden Multithreading-/Multiprozesscode zu schreiben, aber wann Das Projekt: Ab einer bestimmten Größenordnung ist die häufige Erstellung/Zerstörung von Prozessen oder Threads sehr ressourcenintensiv. Zu diesem Zeitpunkt müssen wir unseren eigenen Thread-Pool/Prozesspool schreiben, um Platz gegen Zeit zu tauschen. Aber ab Python 3.2 stellt uns die Standardbibliothek das Modul concurrent.futures zur Verfügung, das zwei Klassen bereitstellt: ThreadPoolExecutor und ProcessPoolExecutor, die thr implementieren.

5 Einführung in den Thread-Pool/Prozess-Pool in der gleichzeitigen Python-Programmierung

Einführung: Einführung in die Python-Standardbibliothek: Wir stellen Threading- und Multiprocessing-Module zum Schreiben entsprechender Multithread-/Multiprozesscodes bereit. Wenn das Projekt jedoch eine bestimmte Größe erreicht, ist die häufige Erstellung/Zerstörung von Prozessen oder Threads sehr ressourcenintensiv Unser eigener Thread-Pool/-Pool, der Raum gegen Zeit eintauscht. Aber ab Python 3.2 stellt uns die Standardbibliothek das Modul concurrent.futures zur Verfügung, das zwei Klassen bereitstellt: ThreadPoolExecutor und ProcessPoolExecutor, die thr..

6 implementieren Benutzerdefinierte Prozesspool-Instanzanalyse [Probleme mit Produzenten- und Verbrauchermodellen]

Einführung: In diesem Artikel wird hauptsächlich der benutzerdefinierte Python-Prozesspool vorgestellt und die von Python implementierten Produzenten und Produzenten anhand des benutzerdefinierten Prozesspools anhand von Beispielen analysiert. Bei Problemen mit Verbrauchermodellen können sich Freunde in Not auf

7 beziehen >Einführung: Angenommen, es gibt 6 Subdomains unter Nginx, bedeutet das, dass ich 6 PHPCGI-Prozesspools öffnen muss? Zum Beispiel 127.0.0.1:9005

8 Der Weg zur PHP Concurrent IO Programming

Einführung:: PHP Concurrent IO Der Weg zur Programmierung: Ursprünglicher Link: http://rango.swoole.com/archives/508 1. Einführung Concurrent IO-Probleme waren schon immer ein technisches Problem in der serverseitigen Programmierung, seit der frühesten synchronen Blockierung der direkten Fork Prozesse zu Worker-Prozesspools/Thread-Pools, zum aktuellen asynchronen IO und zur Coroutine. Da PHP-Programmierer über ein leistungsstarkes LAMP-Framework verfügen, wissen sie nur sehr wenig über diese Art von zugrunde liegendem Wissen. Der Zweck dieses Artikels besteht darin, verschiedene Versuche der gleichzeitigen IO-Programmierung in PHP im Detail vorzustellen und schließlich die Verwendung von Swoole zur umfassenden Analyse der gleichzeitigen Programmierung vorzustellen IO-Probleme in einfachen Worten

9. PHP Optimization Hodgepodge

Einführung: PHP-Optimierungs-Hodgepodge In Artikeln über PHP-Optimierung lernen Sie oft, wie man effizienten Code schreibt. In diesem Artikel soll das Problem aus einem anderen Blickwinkel besprochen und Ihnen beigebracht werden, wie Sie eine effiziente Umgebung konfigurieren, damit der Zweck der Optimierung erreicht werden kann auch erreicht werden. Pool Die deprimierende Nachricht ist, dass die überwiegende Mehrheit der PHP-Programmierer den Wert von Pools ignoriert. Der hier erwähnte Pool bezieht sich nicht auf Dinge wie Datenbankverbindungspools, sondern auf Prozesspools. PHP ermöglicht den gleichzeitigen Start mehrerer Pools, wobei jeder Pool unterschiedliche Konfigurationen verwendet

10. Einführung in den Multiprozess (Multiprocessing-Paket) der Python-Standardbibliothek

Einführung: In diesem Artikel wird hauptsächlich die Einführung in den Multiprozess (Multiprocessing-Paket) vorgestellt. In diesem Artikel werden der Prozesspool, die gemeinsam genutzten Ressourcen, der gemeinsam genutzte Speicher, der Manager usw. erläutert. Freunde, die dies benötigen, können sich auf

[Verwandte Fragen und Antworten] beziehen:

Das Problem der Öffnung von Multithreads in der Python-Mehrverarbeitung

Python – wie man Klassenfunktionen in mehreren Prozessen ausführt

mongodb – ein in Python geschriebener Crawler erscheint mit regelmäßigen Pausen

Wenn Python über Parallelität verfügt, haben Mutiprocessing und Threading dann noch eine Bedeutung?

pool+map – Informationen zu Effizienzproblemen bei Python pool.map

Das obige ist der detaillierte Inhalt von10 empfohlene Kurse zum Thema Prozesspools. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!