python多进程中如果需要执行的多进程任务参数是一个可迭代对象的时候可以使用pool类下的map函数来简化操作函数原型：map(func,iterable[,chunksize=None])Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到结果返回。 注意：虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程原来的多进程方法来处理任务，测试代码如下：#!/usr/bin/python3#coding:utf-8from multiprocessing&nbs...
之前将了多线程的实例可以查看之前的笔记：https://sulao.cn/post/609.html，由于多线程中进程资源是共享的，所以传入queue队列，由各子线程去queue队列中获取资源，现在在多进程中已经不适用，因为多进程中会为每个子进程拷贝一份资源，所以不能继续按照多线程的方式来撰写代码，解决方法是多进程multiprocessing模块中也有queue方法，此queue方法不是之前讲的queue方法，我们来看看代码：#!/usr/bin/python3#coding:utf-8from urllib import&...
刚写完多线程的笔记没几天，可以看看我之前的多线程IO密集型操作实例详解：https://sulao.cn/post/609.html多进程和多线程的区别在于，多线程是一组资源由所有子线程共享，当其中一个子线程修改共享资源的变量，那么所有子线程获取到的共享资源变量就会改变，当其中一个线程崩溃会导致整个进程崩溃，多进程拷贝资源变量到每个子进程进行各自处理各自的任务，不受其他进程的影响，多进程的劣势是创建进程资源开销大，运行的进程数量也是有限的，进程过多会导致任务调度都会出现问题今天来把多进程也来做几个实例介绍下，本地目前没有这种场景，也是尽量写最简单最容易理...