from multiprocessing import pool

时间: 2023-04-27 10:06:08 浏览: 334
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multiprocessing

from multiprocessing import pool是Python中的一个模块，用于实现进程池。进程池是一种并发编程的方式，它可以在程序中创建多个进程，并将任务分配给这些进程来执行，从而提高程序的运行效率。使用进程池可以避免频繁地创建和销毁进程，从而减少系统开销，提高程序的性能。
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Python多进程multiprocessing.Pool类详解

from multiprocessing import Pool def process_file(filename): # 这里是处理文件的代码 pass if __name__ == "__main__": files = [...] # 文件列表 with Pool(processes=4) as pool: # 创建一个包含4个进程...

解释代码importjson importos importtime frommultiprocessingimportPool,cpu_count fromdatetimeimporttimedelta frompydubimportAudioSegment

这段代码的作用是导入了...- multiprocessing：提供了多进程编程的支持。 - Pool 和 cpu_count：用于创建进程池和获取CPU核心数量。 - timedelta：用于处理时间差。 - AudioSegment：用于处理音频文件的库。

from multiprocessing import Pool import os def worker(arg): print("begin: %s" % (str(arg))) if __name__ == "__main__": po = Pool(10) # 定义进程池，最大进程为10 for i in range(100): po .apply_async(worker, (i, )) po.close() po.join()

这段代码是使用 multiprocessing 模块创建一个进程池，最大进程数为 10。然后通过 apply_async 方法异步地向进程池中提交任务，每个任务都是调用 worker 函数，并传入一个参数 i。 需要注意的是，由于 ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool # 读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df # 选择文件 df = readcity(path4) df.head()请在这段代码的基础上进行补充，以实现用2-opt法构造邻域、在内循环中用Metropolis准则接受解、用最近邻居构造启发式贪心算法构造初始解的功能，我给你的代码是用于读取输入tsp文件并将其转换成矩阵的代码

好的，我可以帮你实现这些功能。首先，我们需要将读取数据的代码部分整合到一个函数中，以便后续的代码调用： python def read_tsp_file(file_path): df = pd.read_csv(file_path, sep=" ", skiprows=6, header...

优化使得每检索50张照片，执行一次删除任务，并输出已删除照片数：import os from PIL import Image from multiprocessing import Pool def is_black_image(file_path): with Image.open(file_path) as img: pixels = list(img.getdata()) if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels): return True else: return False def delete_black_images(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has del'.format(file_path)) def batch_delete_black_images(folder_path): file_list = [] for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): file_list.append(file_path) with Pool() as p: p.map(delete_black_images, file_list) if name == 'main': batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')

from multiprocessing import Pool def is_black_image(file_path): with Image.open(file_path) as img: pixels = list(img.getdata()) if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels): return True else: ...

请以import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool #读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df #选择文件 df = readcity(path4) df.head() city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1])为开头补充完成一个模拟退火求解tsp问题的代码，我发给你的代码是用于获取输入数据并将其转化成坐标的

from multiprocessing import Pool as ThreadPool # 读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\...

优化使得每检索50张照片，输出一次已检索文件数：import os from PIL import Image from multiprocessing import Pool def is_black_image(file_path): with Image.open(file_path) as img: pixels = list(img.getdata()) if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels): return True else: return False def delete_black_images(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has del'.format(file_path)) def batch_delete_black_images(folder_path): file_list = [] for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): file_list.append(file_path) with Pool() as p: p.map(delete_black_images, file_list) if __name__ == '__main__': batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')

from multiprocessing import Pool def is_black_image(file_path): with Image.open(file_path) as img: pixels = list(img.getdata()) if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels): return True else: ...

multiprocessing import pool在python定时任务中有何神奇妙用

from multiprocessing.pool import Pool # 假设有一个函数process_task用于处理单个任务 def process_task(file_path): # 文件处理逻辑... pass # 创建进程池 pool = Pool() # 定义周期性执行任务的时间间隔 ...

import os.path import random import time from multiprocessing import Pool import requests from lxml import etree headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36' } def get_img_src(page): ''' 抓取页面的图片的src :return: ''' for i in range(1, page+1): url = f'https://www.pkdoutu.com/photo/list/?page={i}' print(f'抓取{url}页数据') res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = res.apparent_encoding tree = etree.HTML(res.text) # 抓取图片 img_list = tree.xpath('//img[@referrerpolicy="no-referrer"]/@data-original') yield img_list def download_img(url): ''' 下载图片 :return: ''' time.sleep(random.uniform(0, 1)) img_res = requests.get(url, headers=headers) img_name = url.split('_')[-1] # 通过图片url进行拆分，拿到图片名称和后缀 path = 'img' # 判断路径是否存在，不存在则创建 if not os.path.exists(path): os.mkdir(path) # 写入到文件中 with open(os.path.join(path, img_name), 'wb') as f: f.write(img_res.content) if __name__ == '__main__': pool = Pool() # 通过生成器get_img_src返回图片列表 for url_list in get_img_src(2): for url in url_list: # 循环加入进程池 pool.apply_async(download_img, args=(url, )) pool.close() pool.join() print('over')

创建进程池 pool。 b. 通过生成器 get_img_src 返回图片链接列表，循环遍历每个链接。 c. 将 download_img 函数加入进程池，并传入图片链接作为参数。 d. 关闭进程池，并等待所有进程完成。 e. 打印下载...

import pandas as pd import networkx as nx import os from multiprocessing import Pool def process_csv(csv_path): df = pd.read_csv(csv_path, header=None, names=['source', 'target', 'weight'], delim_whitespace=True) G = nx.Graph() for index, row in df.iterrows(): G.add_edge(row['source'], row['target'], weight=row['weight']) dist_matrix = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) with open(os.path.splitext(csv_path)[0] + '.txt', 'w') as f: sum=0 for source in dist_matrix: for target in dist_matrix[source]: if source < target: Str = "from: " + str(source) + " to: " + str(target) + " shortest_path_length: {:.2f}".format(dist_matrix[source][target]) f.write(Str + '\n') sum+=1/dist_matrix[source][target] N = G.number_of_nodes() ret='E(G)='+str(sum/(N*(N-1))) print(ret) f.write(ret + '\n') if __name__ == '__main__': folder_path = r'D:\2012POI\大连市2012_网络' csv_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] pool = Pool() pool.map(process_csv, csv_files) pool.close() pool.join()，帮我解决结果出现E(G)=inf的问题，并给出完整代码

from multiprocessing import Pool def process_csv(csv_path): df = pd.read_csv(csv_path, header=None, names=['source', 'target', 'weight'], delim_whitespace=True) # Remove self-loops and isolated ...

解析下列代码：import requests import re from lxml import etree import pymysql import time from multiprocessing import Pool class MysqlClass: def __init__(self,user,password,db): self.db = pymysql.connect(user=user,password=password,db=db) self.cursor = self.db.cursor() def insert_tasks(self,task_url): sql = 'insert into tasks(task_url,status) values("{}","0")'.format(task_url) self.cursor.execute(sql) self.db.commit() def get_task_url(self): sql = 'select task_url from tasks where status="0"' self.cursor.execute(sql) result = self.cursor.fetchone() if result: result = result[0] sql = 'update tasks set status="1" where task_url="{}"'.format(result) self.cursor.execute(sql) self.db.commit() return result def get_task_url_count(self): sql = 'select count(*) from tasks where status="0"' self.cursor.execute(sql) num = self.cursor.fetchone()[0] return num def status_finish(self,task_url): sql = 'update tasks set status="2" where task_url="{}"'.format(task_url) print(sql) self.cursor.execute(sql) self.db.commit() def insert_info(self,table_name,**kwargs): sql = 'insert into {}('.format(table_name)+','.join(kwargs.keys())+') values('+','.join(map(lambda x:'"'+str(x)+'"',kwargs.values()))+')' self.cursor.execute(sql) self.db.commit() def get_book_type_id(self,key): sql = 'select id from book_type where tname like "{}%"'.format(key) self.cursor.execute(sql) result = self.cursor.fetchone()[0] return result

此外，代码还导入了requests、re、etree、pymysql、time和multiprocessing模块。其中requests用于发送HTTP请求，re用于正则表达式匹配，etree用于解析HTML，pymysql用于操作MySQL数据库，time用于时间相关操作，...

from multiprocessing.dummy import pool

回答3：</h3><br/>Python中的多线程模块multiprocessing.dummy中提供了一个使用线程池的简易多线程工具，该工具可以通过from multiprocessing.dummy import pool进行导入使用。 使用该库进行多线程编程，可以提高...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df df = readcity(path4) city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1]) city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1) def distance(city1, city2): return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2) def path_length(path): length = 0 for i in range(len(path)-1): length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos[path[i+1]-1]) length += distance(city_pos[path[-1]-1], city_pos[path[0]-1]) return length def initial_solution(): unvisited_cities = list(range(1, len(city)+1)) current_city = random.choice(unvisited_cities) solution = [current_city] unvisited_cities.remove(current_city) while unvisited_cities: next_city = min(unvisited_cities, key=lambda city: distance(city_pos[current_city-1], city_pos[city-1])) unvisited_cities.remove(next_city) solution.append(next_city) current_city = next_city return solution def two_opt_swap(path, i, k): new_path = path[:i] + path[i:k + 1][::-1] + path[k + 1:] return new_path 请以上述代码为开头，输出一段以模拟退火算法解决tsp问题的代码，输入为.tsp文件，要求实现用2-opt法构造邻域、在内循环中用Metropolis准则接受解、用最近邻居构造启发式贪心算法构造初始解、输出初始解和解值、最优解和解值、迭代次数和迭代过程的功能

from multiprocessing import Pool as ThreadPool path = 'rd100.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df ...

优化这段代码：import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期，比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加，但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

这段代码已经很简洁了，但是可以通过以下方式进行优化： 1. 导入模块时可以将相同的模块放在一起，如将requests和pandas放在一起，将BeautifulSoup和lxml放在一起。 2. 导入模块时可以只导入需要的部分，如只导入...

为什么python中from multiprocessing.dummy import Pool 是线程池

在Python中，multiprocessing模块提供了一种使用进程池来并行执行任务的方式。...因此，当我们在Python中使用from multiprocessing.dummy import Pool时，我们实际上是在导入一个线程池，而不是进程池。

编写程序，使用进程池并行计算range对象中数值的平方，屏幕输出值同时显示当前日期与时间。已给出部分程序供参考，请编写完整的功能程序。 from multiprocessing import Po

pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # range对象中的数值范围 numbers = list(range(10)) # 创建一个队列用于保存每个进程的结果 result_queue = multiprocessing.Queue() # 使用map函数将任务分发...

tqdm multiprocessing.pool

from multiprocessing import Pool def process_img(fname:str): try: # 进行一些操作 i=1 return True,"" except Exception as e: return False,str(e) if __name__ == '__main__': with Pool(processes=...
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