多进程

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[爬虫知识] 深入理解多进程/多线程/协程的异步逻辑相关爬虫实战案例：[爬虫实战] 多进程/多线程/协程-异步爬取豆瓣Top250相关爬虫专栏：JS逆向爬虫实战爬虫知识点合集爬虫实战案例逆向知识点合集

系统学习Python——并发模型和异步编程：基础实例-[使用进程实现旋转指针]分类目录：《系统学习Python》总目录在讨论线程以及如何避免GIL的过程中，Python贡献者Michele Simionato发布了一个示例，可以看作演示并发的“Hello World”示例，即能展示Python“一心二用”最简单的程序。Simionato的程序使用的是multiprocessing，经过我们修改，又分别实现了使用threading和asyncio的版本。

一文速通 Python 并行计算：13 Python 异步编程-基本概念与事件循环和回调机制Python 异步编程基于 async/await 构建协程，运行在事件循环中。协程生成 Task，遇到 await 时挂起，I/O 完成触发回调恢复运行，通过事件循环非阻塞调度并发任务，实现单线程高并发。

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Linux【7】------Linux系统编程（进程间通信IPC）信号是一种异步通信方式同步通信同步指的是当进程发起一个请求，但是该请求并未马上响应，则进程就会阻塞等待，直到请求被响应异步通信异步指的是当进程发起一个请求，如果该请求并未马上响应，则进程会继续执行其他的任务，过来一段时间请求得到了响应，则会通知该进程，该进程得到通知再去对请求做出处理。

Linux-linux和windows创建新进程的区别以及posix_spawnLinux上创建一个新的进程可以使用fork函数，这个函数执行的效果是复制当前进程创建一个新的进程，这个进程执行的代码与父进程相同。通过fork返回的pid我们可以在fork后的代码中区分父进程和子进程需要执行的逻辑。示例代码如下：

一文速通 Python 并行计算：12 Python 多进程编程-进程池 Pool在Python多进程编程中，Pool类用于创建进程池，可并行执行多个任务。通过map、apply等方法，将函数和参数分发到子进程，提高CPU利用率，简化进程管理，便于资源复用。适用于CPU密集型场景。

微服务架构中的多进程通信--内存池、共享内存、socket目录1 引言2 整体架构简介3 疑问3.1 我们的共享内存消息机制是用的posix还是system V

一文速通Python并行计算：10 Python多进程编程-进程之间的数据共享-基于共享内存和数据管理器Python 多进程通信中，共享内存通过 Value 和 Array 实现高效数据共享，直接操作物理内存避免拷贝，需同步锁保证安全，支持数值、数组及自定义结构体（借助 ctypes 模块）。Manager 则通过服务进程管理共享对象（如 dict、list），支持更多数据类型但性能较低。共享内存适合高频小数据，Manager 适用于复杂数据结构，两者均需进程同步机制确保数据一致性，兼顾效率与灵活性。

一文速通Python并行计算：09 Python多进程编程-进程之间的数据同步-基于互斥锁、递归锁、信号量、条件变量、事件和屏障多进程同步机制包括互斥锁、递归锁、信号量、条件变量、事件和屏障等：互斥锁用于保护共享资源，递归锁支持同一进程重复加锁，信号量可控制访问资源的数量，条件变量用于进程间等待特定条件，事件用于进程间通信和同步，屏障用于多个进程在特定点同步，确保协同运行。

Python多进程并发编程：深入理解Lock与Semaphore的实战应用与避坑指南在多进程并发编程中，资源竞争问题如同“隐形炸弹”，稍有不慎就会导致数据不一致或程序崩溃。无论是银行转账的余额错误，还是火车票超卖，其根源都在于共享资源的无序访问。如何安全高效地管理这些资源？Python中的锁（Lock）和信号量（Semaphore）是两大核心同步机制。本文将通过以下内容助你彻底掌握它们：

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【Python爬虫(34)】Python多进程编程：开启高效并行世界的钥匙【Python爬虫】专栏简介：本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作，共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。

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【Python爬虫(36)】深挖多进程爬虫性能优化：从通信到负载均衡【Python爬虫】专栏简介：本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作，共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。

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pyinstaller冻结打包多进程程序的bug：无限创建进程直至系统崩溃前面写过两篇相关的文章：这两篇文章都没有提到下面的这个重要问题：采用Pyinstaller冻结打包多进程程序时，必须非常小心。这个技术线在Windows上会有一个非常严重的Bug。直接运行打包后的程序会造成无限创建进程，直到系统崩溃。

基础爬虫案例实战我们已经学习了多进程、requests、正则表达式的基本用法,但还没有完整地实现过一个爬取案例。这一节，我们就来实现一个完整的网站爬虫，把前面学习的知识点串联起来，同时加深对这些知识点的理解。

使用guzzlehttp异步多进程实现爬虫业务背景小哥近来在通过动态代理池爬取一些公司需要的大文件pdf规格书的处理。遇到的难点，如何保证服务器CPU、连接数等正常情况下，多进程、异步快速处理这些业务并且保证准确。下面小哥就给看官唠嗑一下，我使用guzzlehttps如何处理的这一业务需求的。

三国杀钓鱼自动化本来是想做必杀的，但是后来测试了大约400钓发现纯靠连点没有漏掉的鱼，所以必杀功能就舍弃了。我pyinstaller打包后运行.exe居然黑屏了？？？可能是多进程报错处理没写好，反正还是用vscode运行python吧。这样最起码可以保证不死机。

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Python并发编程(1)——Python并发编程的几种实现方式更多精彩内容，请关注同名公众：一点sir（alittle-sir）Python 并发编程是指在 Python 中编写能够同时执行多个任务的程序。并发编程在任何一门语言当中都是比较难的，因为会涉及各种各样的问题，在Python当中也不例外。Python 提供了多种方式来实现并发，包括多线程（threading）、多进程（multiprocessing）、异步编程（asyncio），以及一些高级用法concurrent.futures和第三方库如gevent。

网络编程（学习）2024.9.2目录服务器模型1.循环服务器2.并发服务器（1）多进程模型多进程特点多进程案例（2）多线程模型多线程特点

多进程比多线程开销大的原因多进程比多线程开销大的原因主要可以归结为以下几个方面：综上所述，多进程比多线程开销大的原因主要包括资源分配与回收的复杂性、上下文切换的开销、进程间通信的复杂性。然而，需要注意的是，在某些情况下（如需要高隔离性、高稳定性或利用多核CPU并行计算时），多进程可能是更好的选择。因此，在选择使用多进程还是多线程时，需要根据具体的应用场景和需求来权衡利弊。