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…

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)…

Python标准库为我们提供了threading(多线程模块)和multiprocessing(多进程模块).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multiprocessing的更高级的抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持. Executor是一个抽象类,它不能被直接使用.但是它提供的两个子类ThreadPoolE…

低版本: #!/usr/bin/env python import threading import time import queue class TreadPool: """ 将线程加入到队列中作为资源去完成任务 优点:简单好写容易理解 缺点:太尼玛多了..... """ def __init__(self, maxsize): self.maxsize = maxsize self._q = queue.Queue(maxsize) for…

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,…

python 多进程:多进程 先上代码: pool = threadpool.ThreadPool(10) #建立线程池,控制线程数量为10 reqs = threadpool.makeRequests(get_title, data, print_result) #构建请求,get_title为要运行的函数,data为要多线程执行函数的参数 #最后这个print_result是可选的,是对前两个函数运行结果的操作 [pool.putRequest(req) for req in reqs] #…

常用命令和使用方法如下: man man 命令 #可以查询命令的用法 cat 和 tac cat是正序显示文件内容 tac是倒叙显示文件内容 sort 对文件内容排序 uniq 忽略文件中重复行 history 显示输入的历史命令,一般保存两千行命令 more more命令,功能类似 cat ,cat命令是整个文件的内容从上到下显示在屏幕上. more会以一页一页的显示方便使用者逐页阅读 less less 工具也是对文件或其它输出进行分页显示的工具 head和tail 1. 如果你只想看文件的…

一.DBUtils DBUtils 是一套允许线程化 Python 程序可以安全和有效的访问数据库的模块,DBUtils提供两种外部接口: PersistentDB :提供线程专用的数据库连接,并自动管理连接. PooledDB :提供线程间可共享的数据库连接,并自动管理连接. 操作数据库模板: import datetime import sys import os import configparser import logging import psycopg2 from DBUtils.…

import threading # 点击查看它的用法 传统多线程方案会使用“即时创建, 即时销毁”的策略. from multiprocessing.dummy import Pool # 线程池 (这是进程池from multiprocessing import Pool) 使用线程池:由于线程预先被创建并放入线程池中,同时处理完当前任务之后并不销毁而是被安排处理下一个任务,因此能够避免多次创建线程,从而节省线程创建和销毁的开销,能带来更好的性能和系统稳定性. import time fro…

简单版 import queue import threading 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() def add_thread(self)…