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这是一个创建于 1605 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
大致看了下多线程和多进程的关系 多线程里同名变量写起来容易冲突麻烦,所以就用了多进程.这个多进程用起来有点迷茫 (运行环境是 Mac)
我多进程的写发如下
p = Pool(processes=6)
p.apply_async(过程名,参数)
p.close()
p.join()
- 迷惑一:只要程序前不加 if name == 'main':,根本无法跑起来.报各种错误
- 迷惑二:程序全都跑完了,要卡很久才结束(命令都执行完了,就是不跳回待输入命令行状态)
- 迷惑三:是不是核数应该填最大值?(比如我是 8),还是说一般有必要保留冗余呢?
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yngzij 2020-08-06 12:30:18 +08:00
由于 Windows 没有 fork，因此多处理模块将启动一个新的 Python 进程并导入调用模块 没有 if name == 'main' 会重复创建副本。
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youthfire OP @yngzij #1 我的运行环境也是 Mac 平台，你的意思是不管运行环境如何，Python 就是这样设计的？
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XiaoxiaoPu 2020-08-06 13:00:03 +08:00
@youthfire Python 版本是什么？最新的 Python 多进程有三种模式，spawn 、fork 、forkserver，不同模式行为是不一样的。Python 3.8 在 macOS 下默认模式为 spawn，子进程是一个全新的解释器。
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crella 2020-08-06 13:08:02 +08:00 via Android
找个类把同名变量包起来可以吗？
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lithbitren 2020-08-06 13:17:03 +08:00  1
核数不填的时候默认最大，卡很久结束没碰到过，几个进程应该时几十到几百毫秒内结束。
if name == 'main'必须加，不然会重复创建对象副本，每个进程的对象都是单独运算的。 多进程有些函数需要些全局 def，反而是副本才能正常调用，用局部或 lambda 可能会 pickle 失败，其实正常写 py 不管啥脚本都建议加 main 的判断块，就跟其他语言包进 main 函数里面一样 |
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neoblackcap 2020-08-06 13:53:02 +08:00
@lithbitren 重复创建对象副本是什么意思？
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youthfire OP @XiaoxiaoPu #3 谢谢分享，我用的 3.8.5 。
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youthfire OP @lithbitren #5 谢谢指点。我也就放了 12 个简单的 web 抓取数据进程，就是都跑完了，各进程都输出结果了，然后不动了，过很久最终结束。可能的话，我晚点放完整代码上来。
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XiaoxiaoPu 2020-08-06 14:19:23 +08:00
@youthfire 抓取数据的话，简单点可以用多线程的，坑少一点
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imn1 2020-08-06 14:35:07 +08:00
1.不需要 main，但启动要在顶级，我也说不清楚那些术语
举例，在根建一个 fun，里面写 multiprocess，然后在其他地方传参过去调用这个 fun multiprocess 写在类方法里面，运行会报错，但按上面的写法，类方法里面调用这个 fun 则可以正常运行 2.不晓得，是不是 IO 太多？ 3.processes 这个貌似只是进程数吧，chrome 可以起几十个进程呢，当然多了也是问题 我只是知其然，不知其所以然，会写会抄，但搞不清状况，说错了勿怪 非 Mac 用户 |
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renmu123 2020-08-06 14:45:39 +08:00 via Android
如果是 io 密集型推荐使用多线程，会比多进程快那么一丢丢，多线程也是有池的，在多进程模块里，你翻一下文档
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XiaoxiaoPu 2020-08-06 15:07:23 +08:00
spawn 、forkserver 模式下，进程的 run 函数和参数需要进程间通信来传递，这个过程会用 pickle 来序列化、反序列化，所以 run 函数和参数会受 pickle 的限制，pickle 支持如下数据类型
* None, True, and False * integers, floating point numbers, complex numbers * strings, bytes, bytearrays * tuples, lists, sets, and dictionaries containing only picklable objects * functions defined at the top level of a module (using def, not lambda) * built-in functions defined at the top level of a module * classes that are defined at the top level of a module * instances of such classes whose __dict__ or the result of calling __getstate__() is picklable (see section Pickling Class Instances for details). |
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XiaoxiaoPu 2020-08-06 15:10:36 +08:00
「程序前不加 if name == 'main'」这种情况下，你的 python 文件就没法被 import，因为 import 隐含了运行代码，死循环了
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lithbitren 2020-08-06 15:21:53 +08:00
抓数据还是建议多线程或协程，多进程开几个没啥体感，开几十几百个就知道什么叫肉眼可见的慢了，协程线程一般个人项目开多少都没啥体感，而且协程线程数据可以直接共享，不用像多进程那样考虑 pickle 的问题。
计算密集也不一定多进程，单核睿频一般能到 1.5-1.8 倍的处理速度，个人机全跑满实际也就多个 3-6 倍，但要考虑的东西复杂得多，进程间的各种传值操作也有不小开销，不是计算特别耗时的项目，还不如直接单进程跑线程协程。 |
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youthfire OP |
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Te11UA 2020-08-06 15:45:42 +08:00
@lithbitren 那这样的话，单进程不就利用不了多核麽？
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lithbitren 2020-08-06 16:04:12 +08:00
@Te11UA 多进程麻烦啊，比如抓数据一条几秒抓回来，处理数据就几到几十毫秒，需要并行处理的机会也不一定太高，个人电脑多核计算对这几十毫秒意义不大，不如直接单进程省事，想用也可以，只是不推荐而已。
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youthfire OP 晚上特地去试验了下协程,用的 gevent.joinall([gevent.spawn(函数)若干]),整体感觉就跟没用一样,比多进程慢很多. 准备用一下多线程
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lithbitren 2020-08-07 11:12:52 +08:00
@youthfire 现在 Python 讲的协程基本都是官办协程了，不过 gevent 爬虫可以直接用 grequests，也不费事。
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wuwukai007 2020-08-07 11:34:15 +08:00 via Android
@lithbitren grequests 挺占内存的
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youthfire OP @lithbitren #19 改用了多线程池后发现效果确实不错，速度甚至更快，也没有多进程池那最后卡顿了（虽然不明白卡顿是什么原因）
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phoulx 2023-02-01 12:09:57 +08:00 via iPhone
卡顿是因为 apply_async 返回 AsyncResult 对象，但是运行结果实际在 join()时才执行得到。AsyncResult 可以手动 get()结果，也可以加上 callback 参数来指定回调动作。
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