multiprocessing高并发示例

下面是一个使用multiprocessing库实现高并发的示例代码：

import time
from multiprocessing import Pool

def worker(num):
    print("Worker %d started" % num)
    time.sleep(2)
    print("Worker %d finished" % num)

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=4) as pool:
        nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
        pool.map(worker, nums)

这个示例代码使用了multiprocessing库中的Pool对象来实现高并发。首先，我们定义了一个worker函数，这个函数模拟了一个需要耗时2秒钟的任务。

接下来，在主函数中，我们使用了with语句来创建一个包含4个进程的进程池。然后，我们定义了一个包含10个元素的nums列表，这个列表中的每个元素都是一个需要执行的任务编号。

最后，我们使用了pool.map函数来将nums列表中的所有元素都传递给worker函数进行执行，并且保证最多同时有4个进程在执行任务。由于我们的worker函数需要耗时2秒钟，因此整个程序的执行时间应该在5秒钟左右。

这个示例代码可以帮助你了解如何使用multiprocessing库来实现高并发的任务执行。

相关问题

python selenium linux并发

Python是一种高级编程语言，Selenium是一个自动化测试工具，Linux是一种操作系统，而并发则是指同时执行多个任务的能力。

Python可以通过多线程或多进程实现并发，其中多线程更适合I/O密集型任务，而多进程更适合CPU密集型任务。Selenium可以通过多线程或多进程实现并发测试，以提高测试效率。Linux则天生支持并发，可以通过多线程或多进程实现并发处理任务。

在Linux中，可以使用Python的multiprocessing模块实现多进程并发处理任务，也可以使用Python的threading模块实现多线程并发处理任务。同时，可以使用Selenium的WebDriver实现多线程或多进程并发测试。

如果您需要更详细的介绍或示例代码，请告诉我。

python实现grpc客户端服务端多进程并发执行，并使用APScheduler定时5min发送请求

下面是一个Python代码示例，演示如何使用gRPC实现客户端和服务端的多进程并发执行，并使用APScheduler定时5min发送请求：

import grpc
import hello_pb2
import hello_pb2_grpc
from concurrent import futures
import multiprocessing
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import time
 
 
def run_client():
    channel = grpc.insecure_channel("localhost:50051")
    stub = hello_pb2_grpc.HelloStub(channel)
    response = stub.sayHello(hello_pb2.HelloRequest(message="world"))
    print("Response received from server: ", response.message)
 
 
def start_job():
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    for i in range(4):
        pool.apply_async(run_client)
    pool.close()
    pool.join()
 
 
if __name__ == '__main__':
    scheduler = BackgroundScheduler()
    scheduler.add_job(start_job, 'interval', minutes=5)
    scheduler.start()
    try:
        while True:
            time.sleep(86400)
    except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
        scheduler.shutdown()

在上面的示例中，我们使用了APScheduler模块来定时调用start_job()方法，该方法会创建多个客户端进程，并向服务端发送请求。客户端的代码与之前相同，服务端的代码也与之前相同，不再赘述。

在实际应用中，我们可以根据需要调整客户端进程的数量和请求的发送频率。如果需要更高的并发性能，可以增加客户端进程的数量；如果需要更低的系统负载，可以降低请求的发送频率。