0x00 起 今天在写一个小东西的时候,需要控制并发量,但又不能直接调用python multiprocessing(问题会在文后提到).于是尝试用Queue来实现. 最一开始的思路是这样的: from multiprocessing import Process from Queue import Queue q = Queue(maxsize = 10) # 通过web应用往队列中添加数据 def put(num): q.put(num) def read(): while True: pr

Python 多线程同步队列模型 我面临的问题是有个非常慢的处理逻辑(比如分词.句法),有大量的语料,想用多线程来处理. 这一个过程可以抽象成一个叫“同步队列”的模型. 具体来讲,有一个生产者(Dispatcher)一方面从语料中读入句子,并且存入队列中,一方面看有没有空闲的消费者(Segmentor),如果有,就把句子从队列中弹出并交给这个空闲的消费者处理. 然后消费者把处理完成的结果交给生产者输出,生产者要保证输出与输入顺序一致. 消费者是典型的threading,它需要看见生成者的队列,从

多线程-共享全局变量问题 多线程开发可能遇到的问题 假设两个线程t1和t2都要对全局变量g_num(默认是0)进行加1运算,t1和t2都各对g_num加10次,g_num的最终的结果应该为20. 但是由于是多线程同时操作,有可能出现下面情况: 在g_num=0时,t1取得g_num=0.此时系统把t1调度为”sleeping”状态,把t2转换为”running”状态,t2也获得g_num=0 然后t2对得到的值进行加1并赋给g_num,使得g_num=1 然后系统又把t2调度为”sleeping

多线程-共享全局变量 from threading import Thread import time g_num = 100 def work1(): global g_num for i in range(3): g_num += 1 print("----in work1, g_num is %d---"%g_num) def work2(): global g_num print("----in work2, g_num is %d---"%g_num) p

Python多线程与Queue队列多线程在感官上类似于同时执行多个程序,虽然由于GIL的存在,在Python中无法实现线程的真正并行,但是对于某些场景,多线程仍不失为一个有效的处理方法: 1,不紧急的,无需阻塞主线程的任务,此时可以利用多线程在后台慢慢处理:2,IO密集型操作,比如文件读写.用户输入和网络请求等,此时多线程可以近似达到甚至优于多进程的表现: 多线程的基本使用不再赘述,以下语法便可轻松实现: def task(args1, args2): pass Thread( target=t

目录 多线程-共享全局变量 多线程-共享全局变量 列表当作实参传递到线程中 总结 多线程-共享全局变量问题 多线程开发可能遇到的问题 测试1 测试2 多线程-共享全局变量 多线程-共享全局变量 import threading import time g_num = 200 def test1(): global g_num for i in range(5): g_num += 1 print("--test1, g_num = %d--" % g_num) def test2():

Python的Queue模块中提供了同步的.线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列LifoQueue,和优先级队列PriorityQueue.这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用.可以使用队列来实现线程间的同步. Queue模块中的常用方法: Queue.qsize() 返回队列的大小 Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False Queue.fu

多线程都是在同一个进程中运行的.因此在进程中的全局变量所有线程都是可共享的. 这就造成了一个问题,因为线程执行的顺序是无序的.有可能会造成数据错误. 直白理解:也就是多线程执行的时候,同时对一个全局变量进行操作(例如同时进行赋值操作,并且赋值还不同),就可能出现数据错误. import threading VALUE = 0 def add_value(): global VALUE # 全局变量在函数体中使用的时候,需要申明 for x in range(1000): VALUE += 1 p

Python多线程支持全局变量的共享操作,但是它存在很多问题,先来看以下程序,该程序理论上执行完毕后全局变量g_num的值应该是2000000,但是在实际运行中,结果不足理论值 import threading import time #定义一个全局变量 g_num=0 def test1(num): global g_num for i in range(num): g_num+=1 print("----in test1 g_num=%d----"%g_num) def test2

写在前面不得不看的一些P话: Python 中多个线程之间是可以共享全局变量的数据的. 但是,多线程共享全局变量是会出问题的. 假设两个线程 t1 和 t2 都要对全局变量g_num (默认是0)进行加1运算,t1 和 t2 都各对g_num 加10次,g_num 的最终的结果应该为20. 但是由于多线程是同时操作,有可能出现下面情况: 在g_num=0时,t1 取得g_num=0.此时系统把 t1 调度为"sleeping"状态,把t2转换为"running"状态

多线程共享全局变量出现了安全问题的解决方法 当多线程共享全局变量时,可能出现安全问题,解决机制----互斥锁:即在在一段与全局变量修改相关的代码中,假设一个时间片不足以完成全局变量的修改,就在这段代码中加个互斥锁(不是锁整个线程),强行暂停下个时间片的执行,让修改进行到一半的代码能够继续执行完,可以解决安全问题,这就导致还会有一些时间片的浪费,整个程序执行完的总时间的时间少于<2>中那些时间片的总和. 补充: 在多线程编程中,一些敏感数据不允许被多个线程同时访问,因为会出现线程安全问题,通过线

转载于: https://my.oschina.net/leejun2005/blog/398826 在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带

多线程(multithreaded,MT),是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术 什么是进程? 计算机程序只不过是磁盘中可执行的二进制(或其他类型)的数据.它们只有在被读取到内存中,被操作系统调用的时候才开始它们的生命周期. 进程是程序的一次执行.每个进程都有自己的地址空间.内存.数据栈及其他运行轨迹的辅助数据.比如打开播放器就是一个进程. 什么是线程? 线程跟进程相似,不同的是所有的线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境,共享同一片数据空间.比如在播放器中一边播放画面,一遍播放声

使用多线程的方式 1.  函数式:使用threading模块threading.Thread(e.g target name parameters) import time,threading def loop(): print("thread %s is running..." % threading.current_thread().name) n = 0 while n < 5: n += 1 print("thread %s is running... n =

Python之路,Day9, 进程.线程.协程篇   本节内容 操作系统发展史介绍 进程.与线程区别 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者消费者模型 Queue队列 开发一个线程池 进程 语法 进程间通讯 进程池 操作系统发展史 手工操作(无操作系统) 1946年第一台计算机诞生--20世纪50年代中期,还未出现操作系统,计算机工作采用手工操作方式. 手工操作程序员将对应于程序和数

1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? 1.1 任务调度 大部分操作系统(如Windows.Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行.任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停

学习Python多线程的资料很多,吐槽Python多线程的博客也不少.本文主要介绍Python多线程实际应用,且假设读者已经了解多线程的基本概念.如果读者对进程线程概念不甚了解,可参见知名博主 阮一峰 转译的一篇博客:<进程与线程的一个简单解释>. 1 线程的基本操作 Python中多线程主要有两个模块,_thread和threading模块.前者更底层,后者更常用,能满足绝大部分编程需求,今天主要围绕threading模块展开介绍.启动一个线程需要用threading模块中的Thread.

本节内容 操作系统发展史介绍 进程.与线程区别 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者消费者模型 Queue队列 开发一个线程池 进程 语法 进程间通讯 进程池 操作系统发展史 手工操作(无操作系统) 1946年第一台计算机诞生--20世纪50年代中期,还未出现操作系统,计算机工作采用手工操作方式. 手工操作程序员将对应于程序和数据的已穿孔的纸带(或卡片)装入输入机,然后启动输入机把

Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.多线程与多进程的对比 在之前简单的提过,CPython中的GIL使得同一时刻只能有一个线程运行,即并发执行.并且即使是多核CPU,GIL使得同一个进程中的多个线程也无法映射到多个CPU上运行,这么做最初是为了安全着想,慢慢的也成为了限制CPython性能的问题. 一个线程想要执行,就必须得到GIL,否则就不能拿

Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.python程序的运行原理 许多时候,在执行一个python文件的时候,会发现在同一目录下会出现一个__pyc__文件夹(python3)或者.pyc后缀(python2)的文件 Python在执行时,首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code(字节码),然后再由Python Virtu

Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.python多线程 对于I/O操作的时候,进程与线程的性能差别不大,甚至由于线程更轻量级,性能更高.这里的I/O包括网络I/O和文件I/O 1.实例 假如利用socket发送http请求,也就是网络I/O.爬取列表网页中的写href链接,然后获取href链接之后,在爬去链接的网页详情. 如果不适用多线程的话,程