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文章 2024-08-21 来自：开发者社区

Python并发编程：多进程（multiprocessing模块）

在处理CPU密集型任务时，Python的全局解释器锁（GIL）可能会成为瓶颈。为了充分利用多核CPU的性能，可以使用Python的multiprocessing模块来实现多进程编程。与多线程不同，多进程可以绕过GIL，使得每个进程在自己的独立内存空间中运行，从而实现真正的并行计算。一、什么是multiprocessing模块 multiprocessing模块是Python标准...

文章 2024-07-10 来自：开发者社区

Python并发编程实战：线程（threading）VS进程（multiprocessing），谁才是并发之王？

在Python的并发编程领域，线程（threading）与进程（multiprocessing）是两种常用的并行执行任务的技术手段，它们各有千秋，适用于不同的场景。本文旨在通过技术综述的形式，探讨两者之间的异同，并通过示例代码展示各自的应用场景，最终尝试回答...

文章 2024-07-08 来自：开发者社区

震惊！Python并发编程大揭秘：线程（threading）VS进程（multiprocessing），你选对了吗？

在Python的广阔世界里，并发编程是提升程序效率、处理大量数据和复杂任务的关键。然而，面对线程（threading）与进程（multiprocessing）两大并发利器，许多开发者常常陷入选择困难。今天，我们就通过一场实战案例分析，揭开它们的神秘面纱，帮你...

文章 2024-07-08 来自：开发者社区

Python并发编程实战指南：深入理解线程（threading）与进程（multiprocessing）的奥秘，打造高效并发应用！

在当今这个数据驱动的时代，高效处理大量数据和任务成为了软件开发不可或缺的一部分。Python作为一门广受欢迎的高级编程语言，凭借其简洁易读和丰富的库支持，在并发编程领域也展现出了强大的潜力。本文将带您深入探索Python中的线程（threading）与进程（multiprocessing）机制&#x...

文章 2024-04-02 来自：开发者社区

python并发编程:使用多进程multiprocessing模块加速程序的运行

往期文章：并发编程简介怎样选择多线程多进程多协程 Python速度慢的罪魁祸首，全局解释器锁GIL 使用多线程，Python爬虫被加速10倍 Python实现生产者消费者爬虫 Python线程安全问题以及解决方案 Python好用的线程池ThreadPoolExecutor Python使用线程池在Web服务中实现加速有了多线程threading，为什么还要用多进程...

文章 2024-02-25 来自：开发者社区

python多进程multiprocessing使用

python多进程multiprocessing使用 1. 为什么需要multiprocessing 如果你想在python中使用线程来实现并发以提高效率，大多数情况下你得到的结果是比串行执行的效率还要慢；这主要是python中GIL（全局解释锁）的缘故，通常情况下线程比较适合高IO低CPU的任务，否则创建线程的...

文章 2024-02-22 来自：开发者社区

Python多进程编程：利用multiprocessing模块实现并行计算

Python多进程编程：利用multiprocessing模块实现并行计算在现代计算环境中，充分利用多核处理器的能力是提高计算性能的关键。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种并行处理机制，其中多进程编程是一种重要的方式。通过multiprocessing模块，Python程序员可以轻松地创建和管理多个进程，实现并行计算。本文将详细介绍Python多进程编程的概念、原理以及如何...

文章 2023-02-08 来自：开发者社区

物无定味适口者珍，Python3并发场景(CPU密集/IO密集)任务的并发方式的场景抉择(多线程threading/多进程multiprocessing/协程asyncio)

一般情况下，大家对Python原生的并发/并行工作方式：进程、线程和协程的关系与区别都能讲清楚。甚至具体的对象名称、内置方法都可以如数家珍，这显然是极好的，但我们其实都忽略了一个问题，就是具体应用场景，三者的使用目的是一样的，换句话说，使用结果是一样的，都可以提高程序运行的效率，但到底那种场景用那种方式更好一点？这就好比，目前主流的汽车发动机变速箱无外乎三种：双离合、CVT以及传统AT。主机厂把....

文章 2022-08-01 来自：开发者社区

物无定味适口者珍，Python3并发场景(CPU密集/IO密集)任务的并发方式的场景抉择(多线程threading/多进程multiprocessing/协程asyncio)

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_221一般情况下，大家对Python原生的并发/并行工作方式：进程、线程和协程的关系与区别都能讲清楚。甚至具体的对象名称、内置方法都可以如数家珍，这显然是极好的，但我们其实都忽略了一个问题，就是具体应用场景，三者的使用目的是一样的，话句话说，使用结果是一样的，都可以提高程序运行的效率，但到底那种场景用那种方式更好一点？这就好比，....

文章 2021-04-26 来自：开发者社区

在 Python 中使用多线程 Multithreading, 多进程 Multiprocessing

线程 Thread / 进程 Process进程一个正在运行的程序进程间内存不共享，通过进程间通信等传递信息线程被包含在进程之中，独立执行相同程序运算调度的最小单位，宏观并行，微观分时切换串行共享同一份全局内存区域创建线程比创建进程通常要快10倍甚至更多线程/进程池一种管理工具(方法/思想)尽可能减少创建和销毁线程的次数，从...

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更新时间 2024-11-11 14:31:01

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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