argparse multiprocessing配合使用

Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解

http://www.jb51.net/article/67116.htm 本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython).最多只能用满1个CPU核心.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换. 1.新建单一进程如果我们新建少量进程,

多线程&多进程解析：Python、os、sys、Queue、multiprocessing、threading

当涉及到操作系统的时候,免不了要使用os模块,有时还要用到sys模块. 设计到并行程序,一般开单独的进程,而不是线程,原因是python解释器的全局解释器锁GIL(global interpreter lock),本文最后会讲到.使用进程可以实现完全并行,无GIL的限制,可充分利用多cpu多核的环境. os/sys模块 1.os模块 os.system() 函数可以启动一个进程,执行完之后返回状态码. os.fork() 复制一个进程,如果是子进程返回0,如果是父进程返回子进程的pid,使用这个

Python第十五天 datetime模块 time模块 thread模块 threading模块 Queue队列模块 multiprocessing模块 paramiko模块 fabric模块

Python第十五天 datetime模块 time模块 thread模块 threading模块 Queue队列模块 multiprocessing模块 paramiko模块 fabric模块目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天安装 shell 文件 Python第二天变量运算符与表达式 input()与raw_input()区别字符编码 python转义符字符串格式化 Python第三天序列 5种数据类型数值字符串

Python第十天 print >> f,和fd.write()的区别 stdout的buffer 标准输入标准输出从控制台重定向到文件标准错误重定向输出流和输入流捕获sys.exit()调用 optparse argparse

Python第十天 print >> f,和fd.write()的区别 stdout的buffer 标准输入标准输出从控制台重定向到文件标准错误重定向输出流和输入流捕获sys.exit()调用 optparse argparse 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天安装 shell 文件 Python第二天变量运算符与表达式 input()与raw_input()区别字符编码 python转义符字符串格式化 P

机器学习进阶-目标追踪-SSD多进程执行 1.cv2.dnn.readnetFromCaffe(用于读取已经训练好的caffe模型) 2.delib.correlation_tracker(生成追踪器) 5.cv2.writer(将图片写入视频中) 6.cv2.dnn.blobFromImage(图片归一化) 10.multiprocessing.process(生成进程)

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model) 用于进行SSD网络的caffe框架的加载参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

python多进程-----multiprocessing包

multiprocessing并非是python的一个模块,而是python中多进程管理的一个包,在学习的时候可以与threading这个模块作类比,正如我们在上一篇转载的文章中所提,python的多线程并不能做到真正的并行处理,只能完成相对的并发处理,那么我们需要的就是python的多进程来完成并行处理,把所有的cpu资源都利用起来.multiprocessing的很大一部分与threading使用同一套API,只不过换到了多进程的环境.这里面要注意,对于多进程来说,win32平台和unix平

python argparse：命令行参数解析详解

简介本文介绍的是argparse模块的基本使用方法,尤其详细介绍add_argument内建方法各个参数的使用及其效果. 本文翻译自argparse的官方说明,并加上一些笔者的理解 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.') parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+', help=

python 多进程和协程配合使用

一.需求分析有一批key已经写入到3个txt文件中,每一个txt文件有30万行记录.现在需要读取这些txt文件,判断key是否在数据仓库中.(redis或者mysql) 为空的记录,需要写入到日志文件中! 任务分工 1. 使用多进程技术,每一个进程读取一个txt文件 2. 使用协程技术,批量读取txt文件记录.比如一次性读取 2000条记录注意:打开文件操作,最好在一个进程中,重复打开文件,会造成系统资源浪费! 二.完整代码 #!/usr/bin/env python3 # coding:

argparse：命令行参数解析详解

简介# 本文介绍的是argparse模块的基本使用方法,尤其详细介绍add_argument内建方法各个参数的使用及其效果. 本文翻译自argparse的官方说明,并加上一些笔者的理解 Copy import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.') parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',

Python标准模块--multiprocessing

1 模块简介 multiprocessing模块在Python2.6中引入.最初的multiprocessing是由Jesse Noller和Richard Oudkerk在PEP 371中定义.就像你可以在threading模块中使用多个线程一样,multiprocessing模块允许你使用多个进程.当你使用多个进程时,你可以避免GIL锁,并充分利用机器的多处理器. multiprocessing库包括一些没有在threading模块中出现的API.例如,你可以使用Pool类在多个输入上并行执

Python标准模块--argparse

1 模块简介你一定很奇怪Python是如何命令行中的变量的吧?argparse就是用来解决这个问题的,argparse是optparse的替代. 2 模块使用 2.1 开始我发现解释一个编程的概念,最简单的方式就是用一段代码来展示.下面就是一段超级简单的代码, import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description = "A simple argument parser", epilog = "This

Python的多线程（threading）与多进程（multiprocessing ）

进程:程序的一次执行(程序载入内存,系统分配资源运行).每个进程有自己的内存空间,数据栈等,进程之间可以进行通讯,但是不能共享信息. 线程:所有的线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境.每个独立的线程有一个程序入口,顺序执行序列和程序的出口. 线程的运行可以被强占,中断或者暂时被挂起(睡眠),让其他的线程运行.一个进程中的各个线程共享同一片数据空间. 多线程 import threading def thread_job(): print "this is added thread,numb

Delphi控件之---UpDown以及其与TEdit的配合使用（比如限制TEdit只能输入数字，还有Object Inspector之组件属性的介绍）

最近在开发中使用到了UpDown这个控件,但是因为之前没有使用过,所以很不熟悉,于是就编写了一个简单的demo来学习UpDown以及其结合TEdit的用法. 初步的常用功能的简介目前(2015.08.07)只是涉及到其简单的用法,因为目前我所需要使用的就只有这些内容,系统化的使用和知识将会在以后需要的时候再补充. 目前涉及到的内容有UpDown组件与TEdit组件的配合使用.UpDown的Position属性. 寻找UpDown: 如下图,Win32下,用红色框框出来的先看一下这个程序的运行

python进程池：multiprocessing.pool

本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动. 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效.Pool可以提供指定数量的进程供用户

ajax分页与组合查询配合使用

使用纯HTML页与js.ajax.Linq实现分页与组合查询的配合使用 <body> <div id="top"><input type="button" id="btn1" class="btn" value="刷新" /></div> <div style="position:relative;text-align:center;heigh

argparse解析参数模块

一.简介: argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块,用于代替已经过时的optparse模块.argparse模块的作用是用于解析命令行参数,例如python parseTest.py input.txt output.txt --user=name --port=8080. 二.使用步骤: 1:import argparse 2:parser = argparse.ArgumentParser() 3:parser.add_argument() 4:parser.par

python中的argparse模块学习

该模块是python用于解析命令行和参数的标准模块好文推荐:http://blog.ixxoo.me/argparse.html,不仅域名个性,文章翻译的也很好.推荐

python命令行解释器 argparse

一: argparse介绍 1. argparse argparse,它是Python标准库中推荐使用的编写命令行程序的工具 parser = argparse.ArgumentParser() 创建一个实例,#parser.parse_args() parse_args方法是从命令行的参数中返回了一些默认或指定的参数信息.#print dir(parser)parser.add_argument('square',help=' **2 ',type = int) 添加一个posit

Python解析命令行读取参数 -- argparse模块

在多个文件或者不同语言协同的项目中,python脚本经常需要从命令行直接读取参数.万能的python就自带了argprase包使得这一工作变得简单而规范.PS:optparse包是类似的功能,只不过写起来更麻烦一些. 如果脚本很简单或临时使用,没有多个复杂的参数选项,可以直接利用sys.argv将脚本后的参数依次读取(读进来的默认是字符串格式).比如如下名为test.py的脚本: import sys print "Input argument is %s" %(sys.argv[0]

python中的argparse

argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块,用于代替已经过时的optparse模块.argparse模块的作用是用于解析命令行参数. 最基础的,从一个最简单的程序开始: import argparse parser = argparse.ArgumentParser() 运行结果: $ python 1.py $ 定位参数: import argparse parser=argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("echo&

第十天多进程、协程（multiprocessing、greenlet、gevent、gevent.monkey、select、selector）

1.多进程实现方式(类似于多线程) import multiprocessing import time,threading def thread_run():#定义一个线程函数 print("我是子线程%s" %threading.get_ident()) #threading.get_ident()函数获取当前线程的id def run(name):#定义一个进程函数 time.sleep(1) print("hello,我是进程%s" %name) t =

巴特西