1 线程基础 1.1 线程状态 线程有5种状态,状态转换的过程如下图所示: 1.2 线程同步——锁 多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样,其实Python中是伪多线程).但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题.考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程"set"从后向前把所有元素改成1,而线程"print"负责从前往后读取列表并打印.那么,可能线程"set"开始改的时候,线程"print"…

目录 python day 20: 线程池与协程 2. 线程 3. 进程 4. 协程:gevent模块,又叫微线程 5. 扩展 6. 自定义线程池 7. 实现多进程TCP服务器 8. 实现多线程TCP服务器 9. 协程greenlet和gevent python day 20: 线程池与协程 2019/11/1 资料来自老男孩教育 2. 线程 线程适用于IO密集流操作,线程是最小的执行单元 线程之间数据是共享的,共用一块内存 import threading :导入线程模块 t = thread…

Python 的 简单多线程实现 用 dummy 模块 一句话就可以搞定,但需要对线程,队列做进一步的操作,最好自己写个线程池类来实现. Code: # coding:utf-8 # version: 0.1 import re,time from requests import get from Queue import Queue, Empty from threading import Thread # 全局变量 COUNT = 0 # 爬虫类 class Spider(Thread):…

一,前言 进程:是程序,资源集合,进程控制块组成,是最小的资源单位 特点:就对Python而言,可以实现真正的并行效果 缺点:进程切换很容易消耗cpu资源,进程之间的通信相对线程来说比较麻烦 线程:是进程中最小的执行单位. 特点无法利用多核,无法实现真正意义上是并行效果. 优点:对于IO密集型的操作可以很好利用IO阻塞的时间 二,GIL(全局解释器锁) python目前有很多解释器,目前使用最广泛的是CPython,还有PYPY和JPython等解释器,但是使用最广泛的还是CPython解释器,…

一.需求 最近准备爬取某电商网站的数据,先不考虑代理.分布式,先说效率问题(当然你要是请求的太快就会被封掉,亲测,400个请求过去,服务器直接拒绝连接,心碎),步入正题.一般情况下小白的我们第一个想到的是for循环,这个可是单线程啊.那我们考虑for循环直接开他个5个线程,问题来了,如果有一个url请求还没有回来,后面的就干等,这么用多线程等于没用,到处贴创可贴. 二.性能考虑 确定要用多线程或者多进程了,那我们到底是用多线程还是多进程,有些人对多进程和多线程有一定的偏见,就因为python的G…

起因: 公司有一个小项目,大概逻辑如下: 服务器A会不断向队列中push消息,消息主要内容是视频的地址,服务器B则需要不断从队列中pop消息,然后将该视频进行剪辑最终将剪辑后的视频保存到云服务器.个人主要实现B服务器逻辑. 实现思路: 1 线程池+多进程 要求点一:主进程要以daemon的方式运行. 要求点二:利用线程池,设置最大同时运行的worker,每一个线程通过调用subprocess中的Popen来运行wget ffprobe ffmpeg等命令处理视频. 2 消息队列采用redis的l…

1.学习目标 线程池使用 2.编程思路 2.1 代码原理 线程池是预先创建线程的一种技术.线程池在还没有任务到来之前,创建一定数量的线程,放入空闲队列中.这些线程都是处于睡眠状态,即均为启动,不消耗 CPU,而只是占用较小的内存空间.当请求到来之后,缓冲池给这次请求分配一个空闲线程,把请求传入此线程中运行,进行处理.当预先创建的线程都处于运行 状态,即预制线程不够,线程池可以自由创建一定数量的新线程,用于处理更多的请求.当系统比较闲的时候,也可以通过移除一部分一直处于停用状态的线程. 一个典型的…

线程概念的引入背景 进程 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. 有了进程为什么要有线程 进程有很多优点,…

你知道吗? 在我的心里 你是多么的重要 就像 恩 请允许我来一段 freestyle 你们准备好了妹油 你看 这个碗 它又大又圆 就像 这条面 它又长又宽 你们 在这里 看文章 觉得 很开心 就像 我在这里 给你们 写文章 觉得很开心 skr~~ 不好意思 走错片场了 ok.. 接下来,就是 学习 python 的正确姿势 咱们在上一次的 python爬虫13 | 秒爬,这多线程爬取速度也太猛了,这次就是要让你的爬虫效率杠杠的 了解了一些 python 高效爬虫的概念 比如多线程.多进程.协程等…

详情点我跳转 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一.为什么要使用线程池? 对于任务数量不断增加的程序,每有一个任务就生成一个线程,最终会导致线程数量的失控,例如,整站爬虫,假设初始只有一个链接a,那么,这个时候只启动一个线程,运行之后,得到这个链接对应页面上的b,c,d,,,等等新的链接,作为新任务,这个时候,就要为这些新的链接生成新的线程,线程数量暴涨.在之后的运行中,线程数量还会不停的增加,完全无法控制.所以,对于任务数量不端增加的程序**,固定线程数量的线程池是必要的**. 二…

我们在写python爬虫的过程中,对于大量数据的抓取总是希望能获得更高的速度和效率,但由于网络请求的延迟.IO的限制,单线程的运行总是不能让人满意.因此有了多线程.异步协程等技术. 下面介绍一下python中的多线程及线程池技术,并通过一个具体的爬虫案例实现具体运用. 多线程 先来分析单线程.写两个测试函数 def func1(): for i in range(500000): print("func1", i) def func2(): for i in range(500000)…

try: from Queue import Queue, Empty except: from queue import Queue, Empty import threading import time class WorkManager(object): def __init__(self, thread_num = 2): self.work_queue = Queue() # 工作队列 self.threads = [] # 线程池 self.thread_num = thread_n…

一 . current_thread的用法 import threading import time from threading import Thread, current_thread def func(n): time.sleep(1) print('子线程名称', current_thread().getName()) # Thread-1 print(f'{n}号线程任务') if __name__ == '__main__': t = Thread(target=func, arg…

1. 注意: 导包是: from multiprocessing.pool import ThreadPool #线程池不在thrading中 2. 代码: from mutiprocessing.pool import ThreadPool def func(*args,**kwargs): print(args,kwargs) pool = ThreadPool(4) pool.apply_async(func,args = (1,2),kwds = {"name":'A'}) p…

1.low版线程池设计思路:运用队列queue 将线程类名放入队列中,执行一个就拿一个出来import queueimport threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = queue.Queue(max_num) #创建队列,最大数为20 for i in range(max_num): self.queue.put(threading.Thread) #将类名放入队列中 def…

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_…

class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): # 创建一个队列,队列里最多只能有10个数据 self.queue = queue.Queue(max_num) # 在队列里填充线程类 # [线程类.线程类.线程类.线程类.线程类.线程类.线程类] for i in range(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): # 去队列里去数据,…

内容概要: 1.low版线程池 2.绝版线程池 1.low版线程池 设计思路:运用队列queue 将线程类名放入队列中,执行一个就拿一个出来 import queue import threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = queue.Queue(max_num) #创建队列,最大数为20 for i in range(max_num): self.queue.put(thre…

1.本次项目为获取梨视频中的视频,再使用异步线程池下载视频到本地 2.获取视频时,其地址中的Url是会动态变化,不播放时src值为图片的地址,播放时src值为mp4格式 3.查看视频链接是否存在ajax,果然是存在的,但是返回的Url与真实的MP4地址存在部分不一致,此时需要使用字符串替换 4.获取到真实的mp4视频地址后,再使用二进制流的方式进行下载到本地 5.使用Pool(4),四个线程池进行异步下载,互不干扰 6.源码如下: import osimport requestsfrom lxm…

背景:爬取豆瓣电影top250的信息 使用线程池 import re from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests #获取豆瓣电影top250电影名字.导演.评分.评价人数 def getDoubanRource(url): header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:97.0) Gecko/201…

一.线程 Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time def show(arg): time.sleep(1) print 'thread'+str(arg) for i in range(10): t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) t.start() print…

并发是快速处理大量相似任务的绝佳办法,但对于有返回值的方法,需要一个容器专门来存储每个进程处理完的结果 from multiprocessing import Pool import time #返回值只有进程池才有,父子进程没有返回值 def func(i): time.sleep(1) return i*i if __name__ == '__main__': p = Pool(5) #从异步提交任务获取结果 res_l = [] for i in range(20): res = p.ap…

import Queue, threading, sys from threading import Thread import time,urllib # working thread class Worker(Thread): worker_count = def __init__( self, workQueue, resultQueue, timeout = , **kwds): Thread.__init__( self, **kwds ) self.id = Worker.worke…

pool = redis.ConnectionPool(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT,max_connections=3,password=REDIS_PASSWORD) redis = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)…

python未提供线程池模块,在python3上用threading和queue模块自定义简单线程池,代码如下: #用threading queue 做线程池 import queue import threading class ThreadPool(): def __init__(self,arg):#创建队列,在队列每个位置放一个threading.Tread类 self.queue_obj = queue.Queue(arg) for i in range(arg): self.queu…

python中ThreadPoolExecutor(线程池)与ProcessPoolExecutor(进程池)都是concurrent.futures模块下的,主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值. 通过submit返回的是一个future对象,它是一个未来可期的对象,通过它可以获悉线程的状态 ThreadPoolExecutor(线程池) 通过submit函数提交执行的函数到线程池中,done()判断线程执行的状态: import time f…

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…

线程池概念 什么是线程池?诸如web服务器.数据库服务器.文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务.构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是:每当一个请求到达就创建一个新的服务对象,然后在新的服务对象中为请求服务.但当有大量请求并发访问时,服务器不断的创建和销毁对象的开销很大.所以提高服务器效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁,这样就引入了“池”的概念,“池”的概念使得人们可以定制一定量的资源,然后对这些资源…

线程池 简单的线程池的实现: import queue import threading import time class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = queue.Queue(max_num) for i in range(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): return self.queue.get…

import sys import threading import Queue import traceback # 定义一些Exception,用于自定义异常处理 class NoResultsPending(Exception): """All works requests have been processed""" pass class NoWorkersAvailable(Exception): """N…