python多线程与多进程--存活主机ping扫描以及爬取股票价格
python多线程与多进程
多线程:
案例:扫描给定网络中存活的主机(通过ping来测试,有响应则说明主机存活)
普通版本:
#扫描给定网络中存活的主机(通过ping来测试,有响应则说明主机存活)
import sys
import subprocess
import time
def ping(net,start=100,end=200,n=2,w=5):
for i in range(start,end+1):
ip=net+"."+str(i)
command="ping %s -n %d -w %d"%(ip,n,w)
print(ip,("通","不通")[subprocess.call(command,stdout=open("nul","w"))]) #stdout=open("nul","w") #不显示命令执行返回的结果
t1=time.time()
if len(sys.argv)!=2:
print("参数输入错误!")
print("运行示例:")
print("test01.py 123.125.114")
elif len(sys.argv)==2:
net=sys.argv[1]
ping(net)
t2=time.time()
print("程序耗时%f秒!"%(t2-t1)) #195.091611秒
运行效果如下:
在python里面,线程的创建有两种方式,其一使用Thread类创建
导入Python标准库中的Thread模块
from threading import Thread
创建一个线程
mthread = threading.Thread(target=function_name, args=(function_parameter1, function_parameterN))
启动刚刚创建的线程
mthread .start()
function_name: 需要线程去执行的方法名
args: 线程执行方法接收的参数,该属性是一个元组,如果只有一个参数也需要在末尾加逗号。
多线程版:
import sys
import subprocess
import time
from threading import Thread
#在python里面,线程的创建有两种方式,其一使用Thread类创建
# 导入Python标准库中的Thread模块
#from threading import Thread #
# 创建一个线程
#mthread = threading.Thread(target=function_name, args=(function_parameter1, function_parameterN))
# 启动刚刚创建的线程
#mthread .start()
#function_name: 需要线程去执行的方法名
#args: 线程执行方法接收的参数,该属性是一个元组,如果只有一个参数也需要在末尾加逗号。 result=[]
def ping1(ip):
command="ping %s -n 1 -w 20"%(ip)
result.append([ip,subprocess.call(command)])
def ping(net,start=100,end=200):
for i in range(start,end+1):
ip=net+"."+str(i)
th=Thread(target=ping1,args=(ip,))
th.start() def main():
if len(sys.argv)!=2:
print("参数输入错误!")
print("运行示例:")
print("test01.py 123.125.114")
elif len(sys.argv)==2:
net=sys.argv[1]
ping(net)
if __name__=='__main__':
t1=time.time()
main()
while len(result)!=101:
time.sleep(1)
print(result)
t2=time.time()
print("程序耗时%f秒!"%(t2-t1)) #1.585263秒
多线程案例2:爬取股票的价格
多线程
#爬取股票的价格
import requests
import re
import time
from threading import Thread code=[600016,600000,601939,600036,603683,600050,601890,600795,601857,600584,601231,603165,600644,603005,601198,603690,600643,600131,600776,603609,601377]
m1=re.compile(r"price: '(\d{1,3}\.\d{2}')")
def getprice(id):
url="http://quotes.money.163.com/0%s.html"%id
txt=requests.get(url).text
price=m1.search(txt).group(1)
print(id,price) if __name__=="__main__":
ts=[]
start=time.time()
for id in code:
t=Thread(target=getprice,args=(id,))
ts.append(t)
t.start()
for t in ts:
t.join() #等待子线程运行完,主线程再运行
print("程序耗时:",time.time()-start)
多进程:
爬取股票的价格(多进程版)
#多进程
#爬取股票的价格
import requests
import re
import time
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
code=[600016,600000,601939,600036,603683,600050,601890,600795,601857,600584,601231,603165,600644,603005,601198,603690,600643,600131,600776,603609,601377]
m1=re.compile(r"price: '(\d{1,3}\.\d{2}')")
def getprice(id):
url="http://quotes.money.163.com/0%s.html"%id
txt=requests.get(url).text
price=m1.search(txt).group(1)
print(id,price)
ps=[] #进程池
if __name__=="__main__":
start=time.time()
for id in code:
p=Process(target=getprice,args=(id,))
ps.append(p) #把进程放入列表(进程池)
p.start() #启动进程
for p in ps:
p.join()
print(time.time()-start)
爬取股票的价格(多进程版)带Pool
#爬取股票的价格
import requests
import re
import time
from multiprocessing import Pool
#多进程带Pool code=[600016,600000,601939,600036,603683,600050,601890,600795,601857,600584,601231,603165,600644,603005,601198,603690,600643,600131,600776,603609,601377]
m1=re.compile(r"price: '(\d{1,3}\.\d{2}')")
def getprice(id):
url="http://quotes.money.163.com/0%s.html"%id
txt=requests.get(url).text
price=m1.search(txt).group(1)
print(id,price) if __name__=="__main__":
start=time.time()
p=Pool(4)
for id in code:
p.apply_async(getprice,args=(id,)) #async异步,第一个参数是函数名,第二个是此函数的参数
p.close()
p.join() #等待子线程运行完,主线程再运行
print("程序耗时:",time.time()-start)
python多线程与多进程--存活主机ping扫描以及爬取股票价格的更多相关文章
- Python多线程和多进程谁更快?
python多进程和多线程谁更快 python3.6 threading和multiprocessing 四核+三星250G-850-SSD 自从用多进程和多线程进行编程,一致没搞懂到底谁更快.网上很 ...
- python多线程与多进程及其区别
个人一直觉得对学习任何知识而言,概念是相当重要的.掌握了概念和原理,细节可以留给实践去推敲.掌握的关键在于理解,通过具体的实例和实际操作来感性的体会概念和原理可以起到很好的效果.本文通过一些具体的例子 ...
- Python 多线程、多进程 (三)之 线程进程对比、多进程
Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.多线程与多进 ...
- Python 多线程、多进程 (一)之 源码执行流程、GIL
Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.python ...
- Python 多线程、多进程 (二)之 多线程、同步、通信
Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.python ...
- 基于Windows平台的Python多线程及多进程学习小结
python多线程及多进程对于不同平台有不同的工具(platform-specific tools),如os.fork仅在Unix上可用,而windows不可用,该文仅针对windows平台可用的工具 ...
- 使用 Python 查看局域网内存活主机
1 安装 (如果误用了 pip insatll nmap的话,要先 pip uninstall nmap) pip install python-nmap Nmap 是一款用于网络发现和安全审计的网络 ...
- python 多线程、多进程
一.首先说下多线程.多进程用途及异同点,另外还涉及到队列的,memcache.redis的操作等: 1.在python中,如果一个程序是IO密集的操作,使用多线程:运算密集的操作使用多进程. 但是,其 ...
- python多线程,多进程
线程是公用内存,进程内存相互独立 python多线程只能是一个cpu,java可以将多个线程平均分配到其他cpu上 以核为单位,所以GIL(全局锁,保证线程安全,数据被安全读取)最小只能控制一个核,很 ...
随机推荐
- [机器学习]回归--Support Vector Regression(SVR)
来计算其损失. 而支持向量回归则认为只要f(x)与y偏离程度不要太大,既可以认为预测正确,不用计算损失,具体的,就是设置阈值α,只计算|f(x)−y|>α的数据点的loss,如下图所示,阴影部分 ...
- jmeter 新手使用教程
jmeter是一款很好的接口和压力测试工具,下载就不说了,去jmeter官网下载即可. 解压缩到本地,然后进入bin文件夹点击jmeter.bat 一.新建一个线程组 线程组内各项配置的含义 二.添加 ...
- 解读经典《C#高级编程》第七版 Page32-38.核心C#.Chapter2
前言 接下来讲讲预定义数据类型.关于数据类型,其实是非常值得透彻研究的. 01 预定义数据类型 值类型和引用类型 C#将把数据类型分为两种,值类型和引用类型,值类型存储在堆栈上,引用类型存储在托管堆上 ...
- iOS SQLite详解
这周比较忙,前几天都加班到11点左右,基本都是到家都是12点左右(稍稍的抱怨一下,免费加班,何为免费,就是任何补偿都没有,例如调休,加班薪,餐补等各项福利,是一点都没有呀)因为App要上线了!App上 ...
- Web下的HTTPS应用
---------------------------------------------------------------------------------------------------- ...
- epoll代码示例
#include <errno.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types. ...
- mybatis插件机制
目录 mybatis插件机制 主要 类/接口 和 方法 mybatis插件机制实现 mybatis插件机制 mybatis的插件机制使用动态代理实现,不了解的朋友请先了解代理模式和动态代理:插件本质是 ...
- 【linux】如何开放防火墙端口
linux默认大部分端口的是关闭的.而我们在开发.部署环境时,需要用到大量的服务,如mysql.tomcat.redis.zk等,需要开放指定的端口号. 以mysql端口3306为例 首先编辑服务器的 ...
- VMWAR-workstatuon
https://blog.csdn.net/felix__h/article/details/82853501 链接中的秘钥可用~感谢原文作者 下载安装: 官网下载地址:https://www.vmw ...
- angularJS中控制器和作用范围
$scope是$rootScope的子作用域控制对象,$rootScope的id为1,其他的为2,3,4... 不同的控制器之间,所对应的作用域控制对象$scope,之间是相互隔离的,如果要共享数据, ...