import requestsimport jsonimport threadingimport timeimport uuid class postrequests(): def __init__(self): # UUID模块: # 产生UUID,生成唯一标识,uuid1:基于时间戳(由 MAC 地址(主机物理地址).当前时间戳.随机数生成.可以保证全球范围内的唯一性:但 MAC 的使用同时带来安全性问题,局域网中可以使用 IP 来代替MAC) # uuid.uuid2() -- 基于分布式

除了使用性能测试工具进行性能测试,我们也可以直接用python多线程进行性能测试. 下面,使用这几个模块,对一个查询接口做性能测试: requests:发送http请求 json:返回的字符串转换成json格式 threading:多线程 time:统计时间 具体实现过程见代码及注释. import requests import json import threading import time # 定义请求基本地址 base_url = "http://127.0.0.1:8000"

一.用ladon框架封装Python为Webservice接口 另用soaplib实现请看:    http://www.jianshu.com/p/ad3c27d2a946 功能实现的同时,希望将接口开放给别人,而封装python接口的一个再简单不过的框架Ladon,而且提供不同的协议,包括SOAP和Json等格式的接口.本篇紧接着上上篇(Django部署)的.虽然很简单,但是官网的文档还是不够详细,下面介绍我配置的过程及遇到的问题. 1.安装Ladon包 使用Ladon框架,首先需要安装La

一.用ladon框架封装Python为Webservice接口 功能实现的同时,希望将接口开放给别人,而封装python接口的一个再简单不过的框架Ladon,而且提供不同的协议,包括SOAP和Json等格式的接口.本篇紧接着上上篇(Django部署)的.虽然很简单,但是官网的文档还是不够详细,下面介绍我配置的过程及遇到的问题. 1.安装Ladon包 使用Ladon框架,首先需要安装Ladon包(Ladon for Python),最新的是Ladon-0.8.9. 2.新建一个APP(接着上个项目

在工作中经常遇到需要打开许多个excel表格,然后合并的需求,合并的同时要求格式必须原汁原味的保留.利用VBA代码可以比较轻松的解决,现在我们来看Python中如何实现. 上代码: from openpyxl import Workbook from win32com.client import Dispatch import os import datetime def copy_excel_file(source_file_list, destination_file): run_app =

python中调用API的几种方式: - urllib2- requests 一.调用别人的接口 案例1.urllib2 import urllib2, urllib github_url ='https://api.github.com/user/repos' password_manager = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() password_manager.add_password(None,github_url, 'user', '*

python中调用API的几种方式: - urllib2 - httplib2 - pycurl - requests urllib2 import urllib2, urllib github_url = 'https://api.github.com/user/repos' password_manager = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() password_manager.add_password(None, github_url, '

1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书,没有读完,你想休息一下,但是你想在回来时恢复到当时读的具体进度.有一个方法就是记下页数.行数与字数这三个数值,这

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

多线程 使用threading模块创建线程 传入一个函数 这种方式是最基本的,即调用threading中的Thread类的构造函数,然后指定参数target=func,再使用返回的Thread的实例调用start()方法,即开始运行该线程,该线程将执行函数func,当然,如果func需要参数,可以在Thread的构造函数中传入参数args=(-).示例代码如下 import threading #用于线程执行的函数 def counter(n): cnt = 0; for i in xrange

python语言以容易入门,适合应用开发,编程简洁,第三方库多等等诸多优点,并吸引广大编程爱好者.但是也存在一个被熟知的性能瓶颈:python解释器引入GIL锁以后,多CPU场景下,也不再是并行方式运行,甚至比串行性能更差.注定这门语言在某些方面是有天花板的,对于一些并行要求高的系统,python可能不再成为首选,甚至是完全不考虑.但是事情也并不是绝对悲观的,我们已经看到有一大批人正在致力优化这个特性,新版本较老版本也有了一定改进,一些核心模块我们也可以选用其它模块开发等等措施. 1.pytho

多线程是一门编程语言的重要操作. GIL(全局解释器锁)存在于python解释器中,用来确保当前只有一个线程被执行,当一个线程获得GIL后,这个线程将被执行,退出时释放GIL,由下一个获得GIL的线程执行,这导致了纯Python代码使用多线程并不能提高运行速率,只是在遇到需要等待操作的时候,使用多线程会提升效率. python多线程有两个模块,threading和thread,一般情况下使用threading,特殊情况才使用thread,下面是原因: threading模块对同步原语的支持更为完

1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书,没有读完,你想休息一下,但是你想在回来时恢复到当时读的具体进度.有一个方法就是记下页数.行数与字数这三个数值,这

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,

py4j可以使python和java互调 py4j并不会开启jvm,需要先启动jvm server,然后再使用python的client去连接jvm GatewayServer实例:允许python程序通过本地网络socket来与JVM通信. 1.安装:pip install py4j 其中Python库会安装到Python目录,而Java库会安装到对应的目录,如/usr/local/share/py4j/py4j0.10.5.jar.​ 2.启动Java虚拟机 要让Python代码调用JVM函

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

原文链接:http://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html 1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书

GIL 与 Python 线程的纠葛 GIL 是什么东西?它对我们的 python 程序会产生什么样的影响?我们先来看一个问题.运行下面这段 python 程序,CPU 占用率是多少? # 请勿在工作中模仿,危险:) def dead_loop(): while True: pass dead_loop() 答案是什么呢,占用 100% CPU?那是单核!还得是没有超线程的古董 CPU.在我的双核 CPU 上,这个死循环只会吃掉我一个核的工作负荷,也就是只占用 50% CPU.那如何能让它在双核

GIL 与 Python 线程的纠葛 GIL 是什么东西?它对我们的 python 程序会产生什么样的影响?我们先来看一个问题.运行下面这段 python 程序,CPU 占用率是多少? # 请勿在工作中模仿,危险:) def dead_loop(): while True: pass dead_loop() 答案是什么呢,占用 100% CPU?那是单核!还得是没有超线程的古董 CPU.在我的双核 CPU 上,这个死循环只会吃掉我一个核的工作负荷,也就是只占用 50% CPU.那如何能让它在双核

GIL 与 Python 线程的纠葛 GIL 是什么?它对 python 程序会产生怎样的影响?我们先来看一个问题.运行下面这段 python 代码,CPU 占用率是多少? # 请勿在工作中模仿,危险:) def dead_loop(): while True: pass dead_loop() 答案是什么呢,占用 100% CPU?那是单核!还得是没有超线程的古董 CPU.在我的双核 CPU 上,这个死循环只会吃掉我一个核的工作负荷,也就是只占用 50% CPU.那如何能让它在双核机器上占用