from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ALL_COMPLETED,wait,as_completedimport time def addNum(x,y): # print("test 测试阻塞{}".format(time.asctime())) time.sleep(1) return x+ydef executors(): list1=[i for i in range(1000)] list2=[j for j in…

多种方法实现 python 线程池 一. 既然多线程可以缩短程序运行时间,那么,是不是线程数量越多越好呢? 显然,并不是,每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的,太多的线程会占用过多的系统资源(内存开销,cpu开销),而且生成太多的线程时间也是可观的,很可能会得不偿失,这里给出一个最佳线程数量的计算方式: 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS(即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.),响应时间 2.根据公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程c…

  上次说了很多Linux下进程相关知识,这边不再复述,下面来说说Python的并发编程,如有错误欢迎提出- 如果遇到听不懂的可以看上一次的文章:https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9363810.html 官方文档:https://docs.python.org/3/library/concurrency.html 在线预览:http://github.lesschina.com/python/base/concurrency/2.并发编程-进程篇.ht…

Github: https://github.com/wangy8961/python3-concurrency-pics-02 ,欢迎star 爬虫系列: (1) 理论 Python3爬虫系列01 (理论) - I/O Models 阻塞 非阻塞 同步 异步 Python3爬虫系列02 (理论) - Python并发编程 Python3爬虫系列06 (理论) - 可迭代对象.迭代器.生成器 Python3爬虫系列07 (理论) - 协程 Python3爬虫系列08 (理论) - 使用async…

  2.线程篇¶ 在线预览:https://github.lesschina.com/python/base/concurrency/3.并发编程-线程篇.html 示例代码:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Thread 终于说道线程了,心酸啊,进程还有点东西下次接着聊,这周4天外出,所以注定发文少了+_+ 用过Java或者Net的重点都在线程这块,Python的重点其实在上篇,但线程自有其独到…

最新版本查看:https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9919202.html 入门篇 官方文档:https://docs.python.org/3/library/ipc.html(进程间通信和网络) 实例代码:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/6.net 1.概念 1.1.Python方向 已经讲了很多Python的知识了,那Python能干啥呢?这个是我眼中的Python: Pyt…

一.线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各…

本文介绍Python3中String模块ascii_letters和digits方法,其中ascii_letters是生成所有字母,从a-z和A-Z,digits是生成所有数字0-9.string.punctuation是所有标点'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~' String模块中的常量: string.digits:数字0~9 string.ascii_letters:所有字母(大小写) string.lowercase:所有小写字母…

使用python2在进行并发写的时候,发现文件会乱掉,就是某一行中间会插入其他行的内容. 但是在使用python3进行并发写的时候,无论是多进程,还是多线程,都没有出现这个问题,难道是python3的特性吗? import time import os import multiprocessing from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool def write(val, file): w = open(file, "a")…

python3下multiprocessing.threading和gevent性能对比----暨进程池.线程池和协程池性能对比   标签: python3 / 线程池 / multiprocessing / gevent / threading 30004 目前计算机程序一般会遇到两类I/O:硬盘I/O和网络I/O.我就针对网络I/O的场景分析下python3下进程.线程.协程效率的对比.进程采用multiprocessing.Pool进程池,线程是自己封装的进程池,协程采用gevent的库.…