Python多线程下的_strptime问题 由于Python的datetime和time中的_strptime方法不支持多线程,运行时会报错: import datetimeimport threadimport time def f():    datetime.datetime.strptime("20100101","%Y%m%d") for _ in xrange(3):    thread.start_new_thread(f, ())time.slee…

python 多线程两种实现方式 原创 Linux操作系统 作者:杨奇龙 时间:2014-06-08 20:24:26  44021  0 目前python 提供了几种多线程实现方式 thread,threading,multithreading ,其中thread模块比较底层,而threading模块是对thread做了一些包装,可以更加方便的被使用.2.7版本之前python对线程的支持还不够完善,不能利用多核CPU,但是2.7版本的python中已经考虑改进这点,出现了multithrea…

由于Python的datetime和time中的_strptime方法不支持多线程,运行时会报错:AttributeError: _strptime code: # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time import datetime ISO8601_INT_SECONDS = '%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ' expiry_string = "2018-01-04T04:23:02Z" def test_threa…

python 为什么不能利用多核 CPU  GIL 其实是因为在 python中有一个 GIL( Global Interpreter Lock),中文为:全局解释器锁.  1.最开始时候设计GIL是为了数据安全 python为了数据安全设计了这个 GIL.  2.每个 CPU在同一时间只能执行一个线程:  (在单核 CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念. 但并发和并行又有区别,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生:而并发是指两个或多个事件…

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢? 要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景:        1.GIL是什么?GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定.        2.每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理…

python对于thread的管理中有两个函数:join和setDaemon setDaemon:如果在程序中将子线程设置为守护线程,则该子线程会在主线程结束时自动退出,设置方式为thread.setDaemon(True),要在thread.start()之前设置,默认是false的,也就是主线程结束时,子线程依然在执行. join: 1 join方法的作用是阻塞主进程无法执行join以后的语句,专注执行多线程,必须等待多线程执行完毕之后才能执行主线程的语句. 2 多线程多join的情况下,依…

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 import threading import time class Test: cache = {} @classmethod def get_value(self, key): value…

python多线程情况下,print输出会出现丢失的情况,而logging模块的日志输出不会. 以下是示例代码,多运行几次就会发现这个有意思的现象 # coding:utf-8 import threading import time import logging def action(arg): time.sleep(1) logging.info('sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().ge…

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 3…

背景 使用过flask框架后,我对request这个全局实例非常感兴趣.它在客户端发起请求后会保存着所有的客户端数据,例如用户上传的表单或者文件等.那么在很多客户端发起请求时,服务器是怎么去区分不同的request对象呢?当查看了大量的资料后,发现它使用了一种称为thread local的技术.关于thread local的实现原理其实很简单,就是声明一个全局的字典并且以线程的名字作为字典的键,然后其值就是该线程下的私有数据.具体可以参考这篇ThreadLocal文章.我们都知道http服务器相…