学习Python3 进程,这一篇就够了

简介: 第一种方式:使用os模块中的fork方式实现多进程 输出结果: 第二种方法:使用multiprocessing模块创建多进程 输出结果是: 输出结果是: # Queue进程间通信 Queue进程间通信 输出结果: pipe进程间通信 .

第一种方式:使用os模块中的fork方式实现多进程


输出结果:


第二种方法:使用multiprocessing模块创建多进程


输出结果是:




输出结果是:


# Queue进程间通信


Queue进程间通信


输出结果:


pipe进程间通信




怎么样 ?在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的可以来了解一起进步一起学习!

相关文章
|
2月前
|
PyTorch Linux 算法框架/工具
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
这篇文章是关于如何使用Anaconda进行Python环境管理,包括下载、安装、配置环境变量、创建多版本Python环境、安装PyTorch以及使用Jupyter Notebook的详细指南。
296 1
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
|
23小时前
|
存储 程序员 Python
Python学习的自我理解和想法(2)
今日学习Python第二天,重点掌握字符串操作。内容涵盖字符串介绍、切片、长度统计、子串计数、大小写转换及查找位置等。通过B站黑马程序员课程跟随老师实践,非原创代码,旨在巩固基础知识与技能。
|
25天前
|
并行计算 数据处理 调度
Python中的并发编程:探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程,通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异,揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念,随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制,包括GIL(全局解释器锁)对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后,通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。 ####
|
1月前
|
调度 iOS开发 MacOS
python多进程一文够了!!!
本文介绍了高效编程中的多任务原理及其在Python中的实现。主要内容包括多任务的概念、单核和多核CPU的多任务实现、并发与并行的区别、多任务的实现方式(多进程、多线程、协程等)。详细讲解了进程的概念、使用方法、全局变量在多个子进程中的共享问题、启动大量子进程的方法、进程间通信(队列、字典、列表共享)、生产者消费者模型的实现,以及一个实际案例——抓取斗图网站的图片。通过这些内容,读者可以深入理解多任务编程的原理和实践技巧。
61 1
|
2月前
|
Python
Python中的多线程与多进程
本文将探讨Python中多线程和多进程的基本概念、使用场景以及实现方式。通过对比分析,我们将了解何时使用多线程或多进程更为合适,并提供一些实用的代码示例来帮助读者更好地理解这两种并发编程技术。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 架构师
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系统化的学习系列,初步规划包括以下内容: 1. **《Python学习圣经:从0到1精通Python,打好AI基础》** 2. **《LLM大模型学习圣经:从0到1吃透Transformer技术底座》**
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
|
2月前
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
这篇文章是关于如何下载、安装和配置Miniconda,以及如何使用Miniconda创建和管理Python环境的详细指南。
442 0
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 架构师
|
2月前
|
机器学习/深度学习 缓存 Linux
python环境学习:pip介绍,pip 和 conda的区别和联系。哪个更好使用?pip创建虚拟环境并解释venv模块,pip的常用命令,conda的常用命令。
本文介绍了Python的包管理工具pip和环境管理器conda的区别与联系。pip主要用于安装和管理Python包,而conda不仅管理Python包,还能管理其他语言的包,并提供强大的环境管理功能。文章还讨论了pip创建虚拟环境的方法,以及pip和conda的常用命令。作者推荐使用conda安装科学计算和数据分析包,而pip则用于安装无法通过conda获取的包。
115 0
|
2月前
|
存储 Python
Python中的多进程通信实践指南
Python中的多进程通信实践指南
25 0