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【提升Python技能】其他数据结构 multiprocessing.Queue作为共享作业队列
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multiprocessing 是一个支持生成进程的包,使用类似于 threading 模块的 API。 multiprocessing 包提供本地和远程并发,通过使用子进程而不是线程来有效地回避全局解释器锁。因此,multiprocessing模块允许开发人员充分利用给定机器上的多个处理器。它可以在 Unix/Linux 和 Windows 上运行。 multiprocessing 模块还引入了在线程模块中没有的API。一个典型的例子是 Pool 对象,它提供了一种方便的方法,可以跨多个输入值并行执行函数,跨进程分布输入数据(数据并行性)。这是一个共享作业队列实现,它允许多个并发工作进程并行处理排队的项目。基于进程的并行化在 CPython 中很流行,它可以避开全局解释器锁 (GIL) 阻止在单个解释器进程上进行的并行执行的问题。 multiprocessing.Queue作为一种特殊的队列实现,用于在进程之间共享数据, 可以更轻松地跨多个进程分配工作,以解决 GIL 限制。这种类型的队列可以跨进程边界存储和传输可二进制序列化的对象。
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