我想使用 Python 的多处理在不使用锁的情况下进行并发处理(锁对我来说是多处理的对立面)，因为我想在网络请求期间同时从不同的资源构建多个报告(通常需要大约3 秒，但通过多处理，我可以在 0.5 秒内完成)。
我的问题是，如果我在网络上公开这样的功能并让 10 个用户同时提取同一份报告，我突然同时打开了 60 个解释器(这会使系统崩溃)。这只是使用多处理的常识性结果，还是有解决这个潜在噩梦的技巧？
谢谢
最佳答案
如果您真的担心有太多实例，您可以考虑使用信号量对象来保护调用。如果我明白你在做什么，那么你可以使用线程信号量对象:
from threading import Semaphore
sem = Semaphore(10)
with sem:
make_multiprocessing_call()
我假设 make_multiprocessing_call() 会自行清理。
这样只会打开 10 个“额外”的 python 实例，如果出现另一个请求，它只需等到前一个完成即可。不幸的是，这不会按“队列”顺序......或任何特别的顺序。
希望对你有帮助
关于Python-关于并发使用 `multiprocess`的问题，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2738959/