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

线程池是一个操作系统的概念,它是对多线程的一种优化. 多线程的时候,创建和销毁线程伴随着操作系统的开销,如果频繁创建/销毁线程,则会使效率大大降低. 而线程池,是先创建出一批线程放入池子里,需要创建线程的时候从这个池子里取,用过了再放这个池子里. 显然,使用线程池节省的是线程创建和销毁的时间. 因为创建出的线程要放在内存中某处,所以这是一种用空间换时间的做法. 使用线程池还有一个好处,那就是它限制了多线程的数量. 线程池里有多少线程可以人为指定. 加入不使用线程池,那么如果一下子创建了很多线程,

主要内容: 线程的一些其他方法 线程事件 线程队列 线程池 GIL锁 协程 Greenlet Gevent 一. 线程(threading)的一些其他方法 from threading import Thread import threading import time def work(): time.sleep(1) print("子线程对象>>>", threading.current_thread()) # 子线程对象 print("子线程名称>

为什么需要线程池 目前的大多数网络服务器,包括Web服务器.Email服务器以及数据库服务器等都具有一个共同点,就是单位时间内必须处理数目巨大的连接请求,但处理时间却相对较短. 传统多线程方案中我们采用的服务器模型则是一旦接受到请求之后,即创建一个新的线程,由该线程执行任务.任务执行完毕后,线程退出,这就是是“即时创建, 即时销毁”的策略.尽管与创建进程相比,创建线程的时间已经大大的缩短,但是如果提交给线程的任务是执行时间较短,而且执行次数极其频繁,那么服务器将处于不停的创建线程,销毁线程的状态

Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 目录 Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 1. 死锁现象 2. 递归锁 3. 信号量 4. GIL全局解释器锁 1. 背景 2. 加锁的原因: 3. GIL与Lock锁的区别 4. 为什么GIL保证不了自己数据的安全? 5. 验证计算密集型.IO密集型的效率 6. 多线程实现socket通信 7. 进程池,线程

1.线程池的概念 由于python中的GIL导致每个进程一次只能运行一个线程,在I/O密集型的操作中可以开启多线程,但是在使用多线程处理任务时候,不是线程越多越好,因为在线程切换的时候,需要切换上下文环境,这样会导致CPU的大量开销,同时产生大量的切换时间浪费.为了解决这个问题,线程池概念被提出.预先创建好一个较为优化的数量的线程,让过来的任务立刻能够使用,就形成了线程池.python中的concurrent.futures模块为我们做了很好地封装,该模块为我们封装了线程池和进程池. 2.最佳线

一.什么是线程池 为什么要使用线程池?在多线程并发开发中,线程的数量较多,且每个线程执行一定的时间后就结束了,下一个线程任务到来还需要重新创建线程,这样线程数量特别庞大的时候,频繁的创建线程和销毁线程需要一定时间而且增加系统的额外开销.基于这样的场景,线程池就出现了,线程池可以做到一个线程的任务处理完可以接受下一个任务,并不需要频繁的创建销毁,这样大大节省了时间和系统的开销. 线程池,顾名思义,就是一个池子,任务提交的到线程池后,线程池会在池子里边找有没有空闲的线程,如果没有,就会进入等待状态,

线程池大家都很熟悉,无论是平时的业务开发还是框架中间件都会用到,大部分都是基于JDK线程池ThreadPoolExecutor做的封装, 都会牵涉到这几个核心参数的设置:核心线程数,等待(任务)队列,最大线程数,拒绝策略等. 但如果线程池设置不当就会引起一系列问题, 下面就说下我最近碰到的问题. 案件还原 比如你有一个项目中有个接口部分功能使用了线程池,这个功能会去调用多个第三方接口,都有一定的耗时,为了不影响主流程的性能,不增加整体响应时间,所以放在线程池里和主线程并行执行,等线程池里的任务执

这周的作业是写一个线程池,python的线程一直被称为鸡肋,所以它也没有亲生的线程池,但是竟然被我发现了野生的线程池,简直不能更幸运~~~于是,我开始啃源码,实在是虐心,在啃源码的过程中,我简略的了解了python线程的相关知识,感觉还是很有趣的,于是写博客困难症患者一夜之间化身写作小能手,完成了一系列线程相关的博客,然后恍然发现,python的多线程是一个鸡肋哎...这里换来了同事们的白眼若干→_→.嘻嘻,但是鸡肋归鸡肋,看懂了一篇源码给我带来的收获和成就感还是不能小视,所以还是分享下~~~

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

Python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

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

特别感谢simomo 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

版本一: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import Queue import threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = Queue.Queue(max_num) for i in xrange(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self

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] #多线程一块执行 pool.wa

关于python的多线程,由与GIL的存在被广大群主所诟病,说python的多线程不是真正的多线程.但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的. 我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的. 主要思路: 任务获取和执行: 1.任务加入队列,等待线程来获取并执行. 2.按需生成线程,每个线程循环取任务. 线程销毁: 1.获取任务是终止符时,线程停止. 2.线程池close()时,向任务队列加入和已生成线程等量的终止符. 3.线程池terminate()时,设置线程下次任务取到为终止符. 流程

最近由于项目需要一个与linux shell交互的多线程程序,需要用python实现,之前从没接触过python,这次匆匆忙忙的使用python,发现python确实语法非常简单,功能非常强大,因为自己是从零开始使用python,连语法都是现学的,所以将一些使用记录下来,希望能帮到大家. 使用python的需求简单的说是调用liunux下的ffmpeg获取音频的一些信息,需要用多线程实现 一.subprocess 因为是多线程,首先想到的是subprocess模块(官方文档说明此模块将会代替os

原创博文,转载请注明出处 今天在学习python进程与线程时,无意间发现了线程池threadpool模块,见官方文档. 模块使用非常简单,前提是得需要熟悉线程池的工作原理. 我们知道系统处理任务时,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. 优点: (1)可以控制产生线程的数量.通过预先创建一定数量的工作线程并限

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f

本节内容 线程池 进程池 协程 try异常处理 IO多路复用 线程的继承调用 1.线程池 线程池帮助你来管理线程,不再需要每个任务都创建一个线程进行处理任务. 任务需要执行时,会从线程池申请线程,有则使用线程池的线程执行任务,如果没有就等着,其他在执行的任务执行完毕后释放线程,等待的任务就可以使用释放的线程来执行操作了. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests import time def taks(u

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ concurrent 用于线程池和进程池编程而且更加容易,在Python3.2中才有. """ import sys from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait from multiprocessing import Manager Manager().