上一篇博客中,杀死线程采用的方法是在线程中抛出异常   https://www.cnblogs.com/lucky-heng/p/11986091.html, 这种方法是强制杀死线程,但是如果线程中涉及获取释放锁,可能会导致死锁. 有一种更优雅的杀死线程的方法就是使用退出标记,这里使用threading.Event()创建一个事件管理标记flag,这种方法是更安全的. # encoding:utf-8 import time import threading class StoppableThr…

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专…

进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 一.上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术. 不过首先说明一点术语.当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态.通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪里,还有执行时的环境情况等所有有关的信息. 当我们说“上下文切换”的时候,表达的是一种从一个上下文切换到另一个上下文执行的技术.而“调度”指的是决定哪个上下文可以获得接…

背景 看到这个标题你可能想一个分块能有什么难度?还值得细说吗,最近确实遇到一个有意思的分块函数,写法比较巧妙优雅,所以写一个分享. 日前在做需求过程中有一个对大量数据分块处理的场景,具体来说就是几十万量级的数据,分批处理,每次处理100个.这时就需要一个分块功能的代码,刚好项目的工具库中就有一个分块的函数.拿过函数来用,发现还挺好用的,传入列表和分块大小,然后就能遍历取出分好的数据.调用方式如下: from xxx import chunk_fun chunk_list = chunk_fun(…

本文由 伯乐在线 - 淘小米 翻译,Daetalus 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:freepythontips.wordpress.com.欢迎加入翻译小组. Hi 朋友们.由于我最近都比较忙,所以已经很长一段时间没有写博客了.在这篇文章中我将和大家分享一些真正有用的技巧和窍门,这些技巧和窍门你们之前可能并不知道.所以不浪费时间了,让我们直接来看看这些内容吧: 枚举 之前我们这样操作: 1 2 3 4 i = 0 for item in iterable:     print i, it…

什么是进程(process)? 程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系统为它分配资源才能运行,而这种执行的程序就称之为进程.程序和进程的区别就在于:程序是指令的集合,它是进程运行的静态描述文本:进程是程序的一次执行活动,属于动态概念. 在多道编程中,我们允许多个程序同时加载到内存中,在操作系统的调度下,可以实现并发地执行.这是这样的设计,大大提高了CPU的利用率.进程的出现让每个用户感觉到自己独享CPU,因此,进程就是为了在CPU上实现多道编程而提出的. 有了进程为什么还要线程? 进程有…

网络编程之线程 什么是线程? 程序的执行线路.每个进程默认有一条线程.线程包含了程序的具体步骤. 多线程就是一个进程中有除主线程(默认线程)外还有多个线程. 线程与进程的关系(进程包含线程,而线程依赖进程存在) 1.进程包含了运行该程序的所有资源,是一个资源单位. 2.线程是CPU的执行单位(最小的执行单位). 3.进程一旦被创建,就默认开启了一条线程,称之为主线程. 4.线程共享创建它的进程的地址空间;进程有自己的地址空间. 5.线程可以直接访问其进程的数据段;进程有它们自己的父进程的数据段副…

此对比说明了一件事: 如果是IO型应用,多线程有优势, 如果是CPU计算型应用,多线程没必要,还有实现锁呢. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from threading import Thread class threads_object(Thread): def run(self): function_to_run() class nothreads_object(object): def run(self): function_t…

转自:http://python.jobbole.com/81393/    …

系统处理任务时,需要为每个请求创建和销毁对象.当有大量并发任务需要处理时,再使用传统的多线程就会造成大量的资源创建销毁导致服务器效率的下降.这时候,线程池就派上用场了.线程池技术为线程创建.销毁的开销问题和系统资源不足问题提供了很好的解决方案. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import os, time, random def task(n): print('%s is runing' % os.getpid()) time…