python并行处理函数 python并发

怎么让 python 多路并行执行

Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。线程模块:Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。

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请问如何使用使用python实现并行处理

9000 行数据很小了，慢的话要是你每条数据处理逻辑都不复杂的话那就是频繁的读写数据库耗费了时间。

1.不知道你是不是读一条处理一条入库一条

要是这样你把逻辑改一下：新建一个数组，读一条处理一条把处理好的数据放到数组中，再接着处理下有一条，以此类推，数据字段不多（不要搞得内存溢出）的话， 9000条都可以加载到数组里面了，然后利用python executemany（sql，values）把这个数组一次性插入数据库

2.看看A表的数据能不能分组

例如假设表A的id字段如下

.。

那么就可以利用id值的奇偶性分成 2块数据 1，3，5 .---- 2，4

然后python起俩个进程分别处理这俩块数据，根据Abiao实际情况多分几个数据块用python多个进程一起处理

祝你好运

python 如何并行

用multiprocessing类。

例如，进程process

multiprocessing.Process(target=None, args=()) target: 可以被run()调用的函数，简单来说就是进程中运行的函数 args: 是target的参数process的方法： start(): 开始启动进程，在创建process之后执行 join([timeout])：阻塞目前父进程，直到调用join方法的进程执行完或超时（timeout），才继续执行父进程 terminate():终止进程，不论进程有没有执行完，尽量少用。

Python多进程multiprocessing模块介绍

multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包。 multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作，通过使用子进程而非线程有效地绕过了全局解释器锁。因此，multiprocessing 模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。它在 Unix 和 Windows 上均可运行。

1、multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

2、相关方法

输出结果如下：

Pool提供了一种快捷的方法，赋予函数并行化处理一系列输入值的能力，可以将输入数据分配给不同进程处理（数据并行）。下面的例子演示了在模块中定义此类函数的常见做法，以便子进程可以成功导入该模块。这个数据并行的基本例子使用了 Pool 。

将在标准输出中打印

其中：

（1）p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args, kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()

（2）p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是 AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。多进程并发！

（3）p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成

（4）p.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用

python--并行计算

python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等。其中multiprocessing模块应用的较多，但对于数据挖掘场景来说，pathos模块更实用，尤其允许输入多个可变参数非常简单实用。

本文总结整理了常见的并行计算场景，编写parallel.py模块，主要利用pathos模块实现，可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能。通过tdqm模块增加了进度条，可以显示计算进度等信息，通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结，以适应并行框架。

parallel.py

函数parallel的参数定义顺序需要注意：必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数。

定义另一个parallel_main.py模块，用来展示各个场景下并行计算结果。

parallel_main.py

parallel函数使用注意点:

python多线程并行计算通过向线程池ThreadPoolExecutor提交任务的实现方法

Python的线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。

当程序中需要创建许多生存期较短的线程执行运算任务时，首先考虑使用线程池。线程池任务启动时会创建出最大线程数参数 max_workers 指定数量的空闲线程，程序只要将执行函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待执行下一个函数。配合使用 with 关键字实现任务队列完成后自动关闭线程池释放资源。

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