'''concurrent.futures是最新的开启线程池的包'''import timefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor #开启线程池导入的模块 def task(i): print(i) time.sleep(1) return i if __name__ == '__main__': '''线程池的个数是cpu数 * 5,不传参默认就是cpu数 * 5''' t = ThreadPoolExecutor(20) #在池里开…

托管C++线程锁实现   最近由于工作需要,开始写托管C++,由于C++11中的mutex,和future等类,托管C++不让调用(报错),所以自己实现了托管C++的线程锁. 该类可确保当一个线程位于代码的临界区时,另一个线程不会进入该临界区. 如果其他线程尝试进入锁定的代码,则它将一直等待(即被阻止),直到该对象被释放. 1 using namespace System; 2 using namespace System::Threading; 3 4 ref class Lock 5 { 6…

线程池的C++11简单实现,源代码来自Github上作者progschj,地址为:A simple C++11 Thread Pool implementation,具体博客可以参见Jakob's Devlog,地址为:A Thread Pool with C++11 1.线程池的实现代码如下: ThreadPool.h #ifndef THREAD_POOL_H #define THREAD_POOL_H #include <vector> #include <queue> #i…

先来看ThreadPoolExecutor的execute方法,这个方法能体现出一个Task被加入到线程池之后都发生了什么: public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); /* 如果运行中的worker线程数少于设定的常驻线程数,增加worker线程,把task分配给新建的worker线程 */ int c = ctl.get(); if (worker…

很久之前人们为了继续享用并行化带来的好处而不想使用进程,于是创造出了比进程更轻量级的线程.以linux为例,创建一个进程需要申请新的自己的内存空间,从父进程拷贝一些数据,所以开销是比较大的,线程(或称轻量级进程)可以和父进程共享内存空间,让创建线程的开销远小于创建进程,于是就有了现在多线程的繁荣. 但是即便创建线程的开销很小,但频繁创建删除也是很浪费性能的,于是人们又想到了线程池,线程池里的线程只会被创建一次,用完也不会销毁,而是在线程池里等待被重复利用.这种尤其适用于多而小的任务.举个极端点的…

concurrent.futures的ThreadPoolExecutor类暴露的api很好用,threading模块抹油提供官方的线程池.和另外一个第三方threadpool包相比,这个可以非阻塞的运行主进程(前提是自己不主动调用shutdown(Tuue)). 这个包在py3种已经是官方自带了.py2种需要自己安装, pip install futures # coding=utf-8 import time from concurrent.futures import ThreadPool…

学习内容来自一下地址 http://www.cnblogs.com/qicosmos/p/4772486.html github https://github.com/qicosmos/cosmos 主要使用c++11的多线程编程的互斥 同步等功能 编写一个生产消费者队列 用于任务的传递 将任务的接受处理进行分离 更加简洁 易于处理和扩展修改 template<typename T> //队列传递的元素  为了适配更多情况 这里使用了模板class SyncQueue {...........…

什么是线程池 处理大量并发任务,一个请求一个线程来处理请求任务,大量的线程创建和销毁将过多的消耗系统资源,还增加了线程上下文切换开销. 线程池通过在系统中预先创建一定数量的线程,当任务请求到来时从线程池中分配一个预先创建的线程去处理任务,线程在处理任务之后还可以重用,不用销毁,从而节省系统资源.对于多核处理器,线程会被分配到多个CPU,提高并行处理效率.每个线程独立阻塞,防止主线程被阻塞而使主流程被阻塞 半同步半异步线程池 三层 第一层:同步服务层,处理上层任务请求 第二层:同步排队层,上层的任…

咳咳.c++11 增加了线程库,从此告别了标准库不支持并发的历史. 然而 c++ 对于多线程的支持还是比較低级,略微高级一点的使用方法都须要自己去实现,譬如线程池.信号量等. 线程池(thread pool)这个东西.在面试上多次被问到,一般的回答都是:"管理一个任务队列.一个线程队列,然后每次取一个任务分配给一个线程去做.循环往复." 貌似没有问题吧. 可是写起程序来的时候就出问题了. 废话不多说,先上实现.然后再啰嗦.(dont talk, show me ur code !) #…

前言: 目前网上的c++线程池资源多是使用老版本或者使用系统接口实现,使用c++ 11新特性的不多,最近研究了一下,实现一个简单版本,可实现任意任意参数函数的调用以及获得返回值. 0 前置知识 首先介绍一下用到的c++新特性 可变参数模板:利用这一特性实现任意参数的传递 bind函数,lambda表达式: 用于将带参数的函数封装为不带形参和无返回值的函数,统一接口 forward: 完美转发,防止在函数封装绑定时改变形参的原始属性(引用,常量等属性) shared_ptr, unique_ptr…

1.包装线程对象 class task : public std::tr1::enable_shared_from_this<task> { public: task():exit_(false){} task( const task & ) = delete; ~task(){} task & operator =( const task &) = delete; void start(); void stop() { exit_ = true; sync_.noti…

#pragma once #include <future> #include <vector> #include <atomic> #include <queue> #include <thread> #include <mutex> namespace std { //线程池最大容量,应尽量设小一点 #define THREADPOOL_MAX_NUM 16 class ThreadPool { public: ThreadPoo…

也可参考: https://www.cnblogs.com/ailumiyana/p/10016965.html *** https://blog.csdn.net/jlusuoya/article/details/74505558 ***  https://www.cnblogs.com/magicsoar/p/3788180.html  *****   //nocopyable类,不可拷贝基类继承它,派生类不可拷贝 //nocopyable.h#ifndef NOCOPYABLE_H #de…

学习内容来自以下地址 http://www.cnblogs.com/qicosmos/p/4772486.html github https://github.com/qicosmos/cosmos 有了任务队列 在程序运行之初 就预开启多个执行任务的线程 等待任务队列中传来的元素 对元素进行处理 执行完毕后 也不销毁线程 而是等待下个元素进行处理 使用std::list<std::shared_ptr<std::thread>> m_threadgroup; 变量记录线程指针 方…

#include <condition_variable> #include <queue> #include <thread> #include <vector> class ThreadPool { public: ThreadPool() : _stop(false) { ; index < threads; ++index) { _workers.emplace_back(std::thread(std::bind(&ThreadPoo…

一.线程池 1.concurrent.futures模块 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 在这个模块中进程池和线程池的使用方法完全一样 这里就只介绍ThreadPoolExecutor的使用方法,顺便对比multiprocessing的Pool进程池 .基本方法 submit(fn, *args, **kwargs):异步提交任务…

一.关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和m…

本文转载自Python并发编程之线程池/进程池--concurrent.futures模块 一.关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolE…

源自一个朋友的要求,他的要求是只爆破一个ip,结果出来后就停止,如果是爆破多个,完全没必要停止,等他跑完就好 #!usr/bin/env python #!coding=utf-8 __author__='Akkuman' ''' SSH爆破,由于多线程的问题,我不知道怎么做可以出现结果马上停止(会查的,有更好的方法再改) 现在我的方法是定义了一个全局的信号finish_flag,然后每个线程检查这个信号 线程池用的concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,是P…

1.concurrent.futures模块介绍 2.ThreadPoolExecutor线程池使用 3.ProcessPoolExecutor进程池使用 4.其他方法使用 1.concurrent.futures模块介绍 # 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 # 基本方法 # submit(fn, *args, **kwargs)…

线程的其他方法:  from threading import Thread,current_thread: currrent_thread().getName()  获取线程的名称 current_thread().ident   获取到线程的id current_thread()  当前线程的信息 import threading  #导入threading模块才能使用下面的功能: threading.enumerate()  当前正在运行线程对象的列表 threading.active_c…

Python 线程池(小节) from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): print('%s is runing' %os.getpid()) time.sleep(random.randint(1,3)) return n**2 if __name__ == '__main__': executor=ProcessPoolExec…

9.11 进程池与线程池 池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务 池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型 池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 进程池: from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import time,os,random ​ def task(x): print('%s 接客' %os.getpid()) time.…

大家好,并发编程 进入第六篇. 在第四章,讲消息通信时,我们学到了Queue消息队列的一些基本使用.昨天我在准备如何创建线程池这一章节的时候,发现对Queue消息队列的讲解有一些遗漏的知识点,而这些知识点,也并不是无关紧要的,所以在今天的章节里,我要先对Queue先做一些补充以防大家对消息队列有一些知识盲区. 再次提醒:本系列所有的代码均在Python3下编写,也建议大家尽快投入到Python3的怀抱中来. 本文目录 消息队列的先进先出 创建多线程的两种方式 . 消息队列的先进先出 首先,要告诉…

进程池与线程池 在刚开始学多进程或多线程时,我们迫不及待地基于多进程或多线程实现并发的套接字通信,然而这种实现方式的致命缺陷是:服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多,这会对服务端主机带来巨大的压力,甚至于不堪重负而瘫痪,于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制,让机器在一个自己可以承受的范围内运行,这就是进程池或线程池的用途,例如进程池,就是用来存放进程的池子,本质还是基于多进程,只不过是对开启进程的数目加上了限制 介绍 官网:https://docs.pyth…

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def func(n): time.sleep(2) print(n) return n*n t_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=20) #max_workers一般不超过CPU*5,创建线程池 t_lst = [] for i in range(20): t = t_pool.submit(func,i) #提交多线程认为 t_…

当数据库数据量很大时(百万级),许多批量数据修改请求的响应会非常慢,一些不需要即时响应的任务可以放到后台的异步线程中完成,发起异步任务的请求就可以立即响应 选择用线程池的原因是:线程比进程更为可控.不像子进程,子线程会在所属进程结束时立即结束.线程可共享内存. 请求任务异步处理的原理 使用python manage.py runserver模式启动的Django应用只有一个进程,对于每个请求,主线程会开启一个子线程来处理请求.请求子线程向主线程申请一个新线程,然后把耗时的任务交给新线程,自身立即…

这一部分来说说线程池如何进行状态控制,即线程池的开启和关闭. 先来说说线程池的开启,这部分来看ThreadPoolExecutor构造方法: public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecut…

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…

进程池与线程池 在刚开始学多进程或多线程时,我们迫不及待地基于多进程或多线程实现并发的套接字通信,然而这种实现方式的致命缺陷是:服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多, 这会对服务端主机带来巨大的压力,甚至于不堪重负而瘫痪,于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制,让机器在一个自己可以承受的范围内运行,这就是进程池或线程池的用途, 例如进程池,就是用来存放进程的池子,本质还是基于多进程,只不过是对开启进程的数目加上了限制 Python--concurrent.fu…