回调函数：需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数 我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O...
Python并行编程:subprocess、ProcessPoolExecutor ProcessPoolExecutor： 定义：ProcessPoolExecutor是Python的concurrent.futures模块中的一个类，它提供了一个高级的接口来异步地执行函数，使用进程池来并行化任务。 功能：ProcessPoolExecutor可以自动管理进程池中的工作进程，并允许你提交任务到池中执行。这些任务将并行地在多个独立进程中运行，从而绕过Python...
Python并行编程:subprocess、ProcessPoolExecutor Python的多线程编程（如thread和ThreadPoolExecutor）曾经被作为并发的解决方案，但由于全局解释器锁（GIL）的存在，CPython中的多线程并不能充分利用多核CPU的并行性。除非应用对性能有极高的要求，否则Python可能不是最佳选择。此时，可以考虑使用子进程（如subprocess模块）或者并发池（ProcessPoolExecutor）来...
Python并行编程:subprocess、ProcessPoolExecutor ProcessPoolExecutor： 特点：Python并发池API的一部分，提供了更高级的抽象来简化进程池的创建和管理。它允许开发者以更简洁、更直观的方式实现并行任务。 用途：同样适用于处理大量数据或计算密集型任务。通过ProcessPoolExecutor，可以轻松地将任务分发到多个进程中进行并行处理，从而显著提升性能。与subprocess...
python中joblib.parallel,multiprocessing,threading,asyncio,concurrent.furthers使用场景及区别(二) 需要共享数据且不需要跨进程通信时，threading是一个不错的选择。3. concurrent.futures区别：concurrent.futures是一个高层次的并发编程库，它封装了multiprocessing和threading的功能，提供了更简单的接口。它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，分别用于管理线程池和进程池。concurrent.futures还...
