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。
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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%。
更新日志
2025年01月11日
2025年01月11日
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