phamvuxuanminh
New member
## Đa xử lý Python với mã nguồn
Đa xử lý là một thư viện Python cho phép bạn chạy nhiều quy trình cùng một lúc.Điều này có thể hữu ích cho các tác vụ chuyên sâu CPU hoặc đòi hỏi nhiều bộ nhớ.
Để sử dụng đa xử lý, trước tiên bạn cần nhập mô -đun `Multiprocessing`.Sau đó, bạn có thể tạo một đối tượng `Process` cho mỗi tác vụ mà bạn muốn chạy.Đối tượng `Process` có chức năng như một đối số.Hàm sẽ được chạy trong một quy trình riêng biệt.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra hai quá trình in các số từ 1 đến 10.
`` `Python
Nhập đa xử lý
def print_numbers (bắt đầu, kết thúc):
Đối với tôi trong phạm vi (bắt đầu, kết thúc):
in (i)
Nếu __name__ == "__main__":
# Tạo hai quy trình
P1 = MultipRocessing.Process (Target = print_numbers, args = (1, 5))
P2 = Multiprocessing.Process (Target = print_numbers, args = (6, 10))
# Bắt đầu các quy trình
p1.start ()
p2.start ()
# Chờ các quy trình kết thúc
p1.join ()
p2.join ()
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là:
`` `
1
2
3
4
5
6
7
số 8
9
10
`` `
Bạn cũng có thể sử dụng đa xử lý để chia sẻ dữ liệu giữa các quy trình.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng đối tượng `multiprocessing.queue`.Đối tượng `Hàng đợi` cho phép bạn gửi tin nhắn giữa các quy trình.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra một hàng đợi và sử dụng nó để chia sẻ dữ liệu giữa hai quy trình.
`` `Python
Nhập đa xử lý
Nhà sản xuất def (Hàng đợi):
Đối với tôi trong phạm vi (10):
Hàng đợi.put (i)
Người tiêu dùng def (Hàng đợi):
Trong khi đúng:
item = queue.get ()
in (mục)
Nếu __name__ == "__main__":
# Tạo một hàng đợi
Hàng đợi = đa xử lý.queue ()
# Tạo hai quy trình
p1 = đa xử lý
P2 = Multiprocessing.Process (Target = Người tiêu dùng, Args = (Hàng đợi,))
# Bắt đầu các quy trình
p1.start ()
p2.start ()
# Chờ các quy trình kết thúc
p1.join ()
p2.join ()
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là:
`` `
0
1
2
3
4
5
6
7
số 8
9
`` `
Đa xử lý có thể là một công cụ mạnh mẽ để song song hóa các tác vụ trong Python.Bằng cách sử dụng đa xử lý, bạn có thể tăng tốc mã của mình và cải thiện hiệu suất.
### hashtags:
* #Python
* #Multiprocessing
* #tiến trình song song
* #CPU chuyên sâu
* #Nhiễu tự trọng
=======================================
## Python Multiprocessing with Source Code
Multiprocessing is a Python library that allows you to run multiple processes simultaneously. This can be useful for tasks that are CPU-intensive or that require a lot of memory.
To use multiprocessing, you first need to import the `multiprocessing` module. Then, you can create a `Process` object for each task that you want to run. The `Process` object takes a function as an argument. The function will be run in a separate process.
For example, the following code creates two processes that print the numbers from 1 to 10.
```python
import multiprocessing
def print_numbers(start, end):
for i in range(start, end):
print(i)
if __name__ == "__main__":
# Create two processes
p1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers, args=(1, 5))
p2 = multiprocessing.Process(target=print_numbers, args=(6, 10))
# Start the processes
p1.start()
p2.start()
# Wait for the processes to finish
p1.join()
p2.join()
```
The output of this code will be:
```
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
```
You can also use multiprocessing to share data between processes. To do this, you can use the `multiprocessing.Queue` object. The `Queue` object allows you to send messages between processes.
For example, the following code creates a queue and uses it to share data between two processes.
```python
import multiprocessing
def producer(queue):
for i in range(10):
queue.put(i)
def consumer(queue):
while True:
item = queue.get()
print(item)
if __name__ == "__main__":
# Create a queue
queue = multiprocessing.Queue()
# Create two processes
p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(queue,))
p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(queue,))
# Start the processes
p1.start()
p2.start()
# Wait for the processes to finish
p1.join()
p2.join()
```
The output of this code will be:
```
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
```
Multiprocessing can be a powerful tool for parallelizing tasks in Python. By using multiprocessing, you can speed up your code and improve performance.
### Hashtags:
* #Python
* #Multiprocessing
* #parallel-processing
* #CPU-intensive
* #memory-intensive
Đa xử lý là một thư viện Python cho phép bạn chạy nhiều quy trình cùng một lúc.Điều này có thể hữu ích cho các tác vụ chuyên sâu CPU hoặc đòi hỏi nhiều bộ nhớ.
Để sử dụng đa xử lý, trước tiên bạn cần nhập mô -đun `Multiprocessing`.Sau đó, bạn có thể tạo một đối tượng `Process` cho mỗi tác vụ mà bạn muốn chạy.Đối tượng `Process` có chức năng như một đối số.Hàm sẽ được chạy trong một quy trình riêng biệt.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra hai quá trình in các số từ 1 đến 10.
`` `Python
Nhập đa xử lý
def print_numbers (bắt đầu, kết thúc):
Đối với tôi trong phạm vi (bắt đầu, kết thúc):
in (i)
Nếu __name__ == "__main__":
# Tạo hai quy trình
P1 = MultipRocessing.Process (Target = print_numbers, args = (1, 5))
P2 = Multiprocessing.Process (Target = print_numbers, args = (6, 10))
# Bắt đầu các quy trình
p1.start ()
p2.start ()
# Chờ các quy trình kết thúc
p1.join ()
p2.join ()
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là:
`` `
1
2
3
4
5
6
7
số 8
9
10
`` `
Bạn cũng có thể sử dụng đa xử lý để chia sẻ dữ liệu giữa các quy trình.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng đối tượng `multiprocessing.queue`.Đối tượng `Hàng đợi` cho phép bạn gửi tin nhắn giữa các quy trình.
Ví dụ: mã sau đây tạo ra một hàng đợi và sử dụng nó để chia sẻ dữ liệu giữa hai quy trình.
`` `Python
Nhập đa xử lý
Nhà sản xuất def (Hàng đợi):
Đối với tôi trong phạm vi (10):
Hàng đợi.put (i)
Người tiêu dùng def (Hàng đợi):
Trong khi đúng:
item = queue.get ()
in (mục)
Nếu __name__ == "__main__":
# Tạo một hàng đợi
Hàng đợi = đa xử lý.queue ()
# Tạo hai quy trình
p1 = đa xử lý
P2 = Multiprocessing.Process (Target = Người tiêu dùng, Args = (Hàng đợi,))
# Bắt đầu các quy trình
p1.start ()
p2.start ()
# Chờ các quy trình kết thúc
p1.join ()
p2.join ()
`` `
Đầu ra của mã này sẽ là:
`` `
0
1
2
3
4
5
6
7
số 8
9
`` `
Đa xử lý có thể là một công cụ mạnh mẽ để song song hóa các tác vụ trong Python.Bằng cách sử dụng đa xử lý, bạn có thể tăng tốc mã của mình và cải thiện hiệu suất.
### hashtags:
* #Python
* #Multiprocessing
* #tiến trình song song
* #CPU chuyên sâu
* #Nhiễu tự trọng
=======================================
## Python Multiprocessing with Source Code
Multiprocessing is a Python library that allows you to run multiple processes simultaneously. This can be useful for tasks that are CPU-intensive or that require a lot of memory.
To use multiprocessing, you first need to import the `multiprocessing` module. Then, you can create a `Process` object for each task that you want to run. The `Process` object takes a function as an argument. The function will be run in a separate process.
For example, the following code creates two processes that print the numbers from 1 to 10.
```python
import multiprocessing
def print_numbers(start, end):
for i in range(start, end):
print(i)
if __name__ == "__main__":
# Create two processes
p1 = multiprocessing.Process(target=print_numbers, args=(1, 5))
p2 = multiprocessing.Process(target=print_numbers, args=(6, 10))
# Start the processes
p1.start()
p2.start()
# Wait for the processes to finish
p1.join()
p2.join()
```
The output of this code will be:
```
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
```
You can also use multiprocessing to share data between processes. To do this, you can use the `multiprocessing.Queue` object. The `Queue` object allows you to send messages between processes.
For example, the following code creates a queue and uses it to share data between two processes.
```python
import multiprocessing
def producer(queue):
for i in range(10):
queue.put(i)
def consumer(queue):
while True:
item = queue.get()
print(item)
if __name__ == "__main__":
# Create a queue
queue = multiprocessing.Queue()
# Create two processes
p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(queue,))
p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(queue,))
# Start the processes
p1.start()
p2.start()
# Wait for the processes to finish
p1.join()
p2.join()
```
The output of this code will be:
```
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
```
Multiprocessing can be a powerful tool for parallelizing tasks in Python. By using multiprocessing, you can speed up your code and improve performance.
### Hashtags:
* #Python
* #Multiprocessing
* #parallel-processing
* #CPU-intensive
* #memory-intensive
