简单的基于Python2.7版本的多进程下开发多线程的示例,供大家参考,具体内容如下

可以使得程序执行效率至少提升10倍

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
 @Time : 2018/10/24
 @Author : LiuXueWen
 @Site : 
 @File : transfer.py
 @Software: PyCharm
 @Description: 
"""

import os
import traceback
import threading
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool


# 兼容python2.7上多线程的bug,不加上下面的反代理程序不能正常执行
def proxy(cls_instance, i):
 return cls_instance.multiprocess_thread(i)
def proxy2(cls_instance, i):
 return cls_instance.file_operation(i)

class file2transfer():
 # 多进程执行程序
 def multiprocessingTransferFiles(self):
  try:
   # 创建进程池
   p = Pool()
   //参数末尾必须加上逗号
   p.apply_async(proxy, args=(self, self.root_path,))
   p.close()
   p.join()
  except Exception as e:
   print(e)

 # 每个进程下的多线程执行,线程数等于当前机器的核数
 def multiprocess_thread(self, root_path):
  try:
   # 创建线程锁
   lock = threading.RLock()
   lock.acquire()
   # 获取每个文件
   for pfile in os.listdir(root_path):
    # 获取文件的完整路径
    full_file_path = os.path.join(root_path, pfile)
    # 多线程读写文件
    p = ThreadPool()
    # 执行线程
    p.apply_async(proxy2, args=(self, full_file_path,))
    p.close()
    p.join()
  except Exception as e:
   print(e)
  finally:
   # 释放线程锁
   lock.release()

 # 对每个文件夹下的每个文件进行操作
 def file_operation(self, full_file_path):
  try:
   // TODO 真正需要单独执行的操作
   pass
  except Exception as e:
   print(e)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
python,python2.7,多进程

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。