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悠悠楠杉

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搜索到 2 篇与 的结果
2025-07-23

Python多进程实战：突破GIL限制的高效并行计算技巧
Python多进程实战：突破GIL限制的高效并行计算技巧
一、为什么需要多进程？当你的Python程序遇到性能瓶颈时，经常会听到这样的建议："用多进程替代多线程"。这背后的根本原因在于Python的GIL（全局解释器锁）机制——它使得多线程无法真正实现并行计算。而多进程则通过创建独立的内存空间，每个进程拥有自己的Python解释器，完美规避了GIL的限制。笔者在数据分析项目中首次体验多进程的威力：一个原本需要4小时运行的pandas处理任务，通过8进程并行处理后，耗时直接降至35分钟！二、multiprocessing核心用法1. 基础进程创建python from multiprocessing import Process import osdef task(name): print(f"子进程 {name} (PID: {os.getpid()}) 执行中")if name == 'main': processes = [] for i in range(3): p = Process(target=task, args=(f'worker-{i}',)) processes...
2025年07月23日
30 阅读
0 评论
2025-07-22

Python多进程编程完全指南：multiprocessing模块详解
Python多进程编程完全指南：multiprocessing模块详解
在CPU密集型任务中，Python的GIL（全局解释器锁）常常成为性能瓶颈。当我第一次遇到需要处理大规模数据运算的项目时，单进程运行需要近8小时。通过multiprocessing模块改造后，同样的任务在4核机器上仅用2小时就完成——这正是多进程的魅力所在。一、多进程基础原理与多线程不同，多进程会创建真正的系统级进程，每个进程都有独立的内存空间。这意味着： 彻底避开GIL限制 充分利用多核CPU 进程崩溃不会影响主程序 内存消耗相对较大 python import multiprocessing import osdef worker(): print(f'子进程ID: {os.getpid()}')if name == 'main': print(f'主进程ID: {os.getpid()}') p = multiprocessing.Process(target=worker) p.start() p.join()二、5种核心使用方法1. Process类基础用法python def calculate_square(nums): ...
2025年07月22日
34 阅读
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悠悠楠杉
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92 评论量

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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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