Python实现进程的唤醒与休眠

在多进程编程中，当多个进程同时运行但某个进程暂时没有任务执行时，为了避免资源浪费，可以采用进程管理的唤醒和睡眠机制来优化。
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这种机制允许进程根据需要被激活来执行特定任务，并在没有工作时进入非活动状态，从而提高整体效率。
使用Python的多进程库，通常使用事件对象来实现这种机制。
当事件对象处于阻塞状态时，进程将停止并等待。
通过调用事件对象的set方法，可以唤醒进程继续执行。
如果需要进程重新进入等待状态，只需要调用clear方法即可。
此外，队列也是管理进程间通信的有效工具。
当队列为空且进程调用get方法时，进程将被挂起；反之，如果主线程将数据放入队列（put方法），则被挂起的进程将开始执行。
接下来，定义三个工作进程来执行特定任务。
在主进程中创建一个命令中心函数来调度worker进程的执行。
通过启动工作进程，主进程可以控制它们的运行。
为了进一步优化，您可以使用FastAPI框架创建路由接口，允许外部请求触发指定工作进程的执行，实现进程的动态调度。
类似的策略适用于多线程环境。
通过手动控制线程池或线程的启动和结束，实现任务的灵活分配，从而达到多线程编程中资源优化和效率提升的目标。

python实现多进程+进度条显示

如何在Python中实现多处理显示+进度条：

在Python中，我们可以使用`multiprocessing`模块来实现多处理，并使用`tqdm`库来显示进度条。
下面是一个简单的例子：

详细解释：

1多重处理：

Python的“多重处理”模块允许我们利用多重处理。
CPU核心并行处理任务。
这对于长时间或计算密集型任务特别有用，因为它可以有效地利用系统资源并加快任务速度。

2显示进度条：

`tqdm`是一个快速且可扩展的进度条库，可以轻松集成到Python程序中以在键盘上显示任务进度。
这对于需要用户等待的任务非常有用，因为它可以让用户知道任务完成的情况并避免焦虑感。

通过结合这两个模块，我们可以创建一个多进程任务处理流程，并在处理过程中显示实时进度条。
具体实现是首先创建一个任务列表或任务生成器，然后使用'multiprocessing.Pool'分配多个进程来处理这些任务。
在处理每个任务时，我们可以使用`tqdm`来更新进度条的状态。
这样，我们就可以在程序运行的同时实时看到任务的进度。

在具体实现中，要注意任务分配的策略和数量，以及更新进度条的频率和方法。
这取决于任务的具体特征和用户的需求。
然而，框架和基本思想是相似的：使用多个进程来处理任务，同时使用进度条提供用户反馈。
这种组合可以有效提高程序的效率和用户体验。

以上是Python中显示多进程+进度条的实现方法和原理的简单讲解。
实际使用可能需要根据具体需求进行适当的调整和优化。

Python最广为使用的并发处理库futures使用入门与内部原理

在处理Python任务时，由于单线程的限制，任务必须并行执行以提高效率。
此时，‘concurrent.futures’库就创建了，它可以轻松实现任务并行化。
Concurrent提供了两种并发模型：多线程ThreadPoolExecutor和多进程ProcessPoolExecutor。
对于IO密集型任务，建议使用多线程模型，对于计算密集型任务，应选择多进程模型，以避免PythonGIL的限制，实现高效计算。
接下来我们将分别尝试多线程和多进程模型进行并行计算。
多线程模式多线程适合密集型IO操作，比如使用“sleep”来模拟IO任务。
通过Googlefire库进行简单的命令行参数处理。
运行pythont.py210，运行2个线程处理10个任务并观察输出。
总计算时间约为5秒，其中IO操作总共耗时10秒，线程共享时间。
输出不均匀是由于打印操作的非原子性质造成的。
多进程模式多进程适用于计算密集型任务。
模拟计算密集型任务，例如计算pi。
使用多进程并行计算代码，运行“pythonp.py15000000500100050020005003000”，计算pi4次，仅使用一个进程，并观察输出。
随着n的增加，结果逐渐接近pi，由于只使用一个进程，所以任务是串行执行的，大约需要9.5秒。
通过增加进程数量，观察时间大致减半，说明多个进程实现了并行计算。
深入的“同时”原理虽然使用简单，但其内部实现却很复杂。
Future对象作为主线程和子线程之间的通信媒介，用于存储计算结果。
主线程通过Future接收结果并阻塞等待子线程完成执行。
内部线程池结构包含一个任务队列，主线程通过队列将任务传递给子线程。
子线程执行任务，完成的结果存储在Future对象中，主线程接收结果。
复杂的进程涉及多个队列和线程管理，以保持与多线程和多进程模型的一致性。
线程池缺点“现代”文件池设计存在无限任务队列的问题。
当任务产生过快而处理不够时，内存队列会不断增长，直至内存耗尽，导致任务丢失。
使用时要注意任务生成率控制。
进程池内部结构复杂，`multiprocessing.Queue'实现进程间通信。
两个队列“CallQueue”和“ResultQueue”分别用于提交任务和返回结果。
复杂的设计保持了多线程和多进程模型的一致性。
`multiprocessing.Queue'进程间队列使用未命名的`sockerpair'套接字来实现进程间通信，简化了进程之间的数据交换。
“concurrent.futures”包提供了简洁高效的并发处理，无需深入了解内部机制即可使用复杂的。
但无限任务队列的问题需要用户注意，避免内存消耗过多。
新书《深度理解RPC》对高并发分布式RPC服务进行了详细剖析，有兴趣的读者可以点击链接阅读。