第一种创建进程的方式: from multiprocessing import Process def f(name): print(name,"在子进程") if __name__ == "__main__": p = Process(target=f,args=("aaa",)) p.start() print("执行主进程内容") # 打印内容如下 执行主进程内容 aaa 在子进程 从打印结果我们可以看出程序先执行了主进

python数据库连接池 import psycopg2 import psycopg2.pool dbpool=psycopg2.pool.PersistentConnectionPool(1,1,dbname=') conn=dbpool.getconn() cursor=conn.cursor() sqlstr="select name,type,state from wy" cursor.execute(sqlstr) rows=cursor.fetchall() for ro

DBUtils 是一套用于管理数据库连接池的包,为高频度高并发的数据库访问提供更好的性能,可以自动管理连接对象的创建和释放.最常用的两个外部接口是 PersistentDB 和 PooledDB,前者提供了单个线程专用的数据库连接池,后者则是进程内所有线程共享的数据库连接池. 简介 DBUtils是一套Python数据库连接池包,并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装.DBUtils来自Webware for Python. DBUtils提供两种外部接口: PersistentDB :

Python数据库连接池DBUtils   DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块. 此连接池有两种连接模式: 模式一:为每个线程创建一个连接,线程即使调用了close方法,也不会关闭,只是把连接重新放到连接池,供自己线程再次使用.当线程终止时,连接自动关闭. POOL = PersistentDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块 maxusage=None, # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制 setsession=[],

Python数据库连接池DBUtils   DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块. 此连接池有两种连接模式: 模式一:为每个线程创建一个连接,线程即使调用了close方法,也不会关闭,只是把连接重新放到连接池,供自己线程再次使用.当线程终止时,连接自动关闭. POOL = PersistentDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块 maxusage=None, # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制 setsession=[],

基于简单版创建类对象过多,现自定义高级版python线程池,代码如下 #高级线程池 import queue import threading import time StopEvent = object() #全局变量当作取任务时的停止标志只要不是元组就可以 class ThreadPool(object): def __init__(self,max_num): self.q = queue.Queue() #创建无数个队列 self.max_num = max_num #线程池最大数 se

本文对Python线程池进行详细说明介绍,IDE选择及编码的解决方案进行了一番详细的描述,实为Python初学者必读的Python学习经验心得. AD: 干货来了,不要等!WOT2015 北京站演讲PPT开放下载!   下面给大家总结一下自己总结的对Python线程池经验之谈,对于那些没有接触学习过编程语言或者多开发语言略懂的用户而言,Python语言绝对是最好的选择之一,并建议初学的程序员先从Python开始学习编程. import Queue, threading, sys from thr

Python 线程池(小节) from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): print('%s is runing' %os.getpid()) time.sleep(random.randint(1,3)) return n**2 if __name__ == '__main__': executor=ProcessPoolExec

在前面的文章中我们已经介绍了很多关于python线程相关的知识点,比如 线程互斥锁Lock / 线程事件Event / 线程条件变量Condition 等等,而今天给大家讲解的是 线程池ThreadPoolExecutor,可能很多小伙伴会疑惑,threading 模块能创建线程,ThreadPoolExecutor 也能创建线程,两者都有什么区别呢? 众所周知,程序中使用线程会提高运行效率,虽然线程是计算机的最小单位,但是线程的创建和使用一样会占用计算机资源和产生开销,一旦创建成千上万的线程,

python线程池及其原理和使用 2019-05-29 17:05:20 whatday 阅读数 576 系统启动一个新线程的成本是比较高的,因为它涉及与操作系统的交互.在这种情形下,使用线程池可以很好地提升性能,尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时,更应该考虑使用线程池. 线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程,程序只要将一个函数提交给线程池,线程池就会启动一个空闲的线程来执行它.当该函数执行结束后,该线程并不会死亡,而是再次返回到线程池中变成空闲状态,等待执行下一个函数. 此外,使

使用with方式创建线程池,任务执行完毕之后,会自动关闭资源 , 否则就需要手动关闭线程池资源  import threading, time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed class MyTask(threading.Thread): """ 使用python线程的方法 """ def __init__(self, thread_id): thre

Python线程池与进程池 前言 前面我们已经将线程并发编程与进程并行编程全部摸了个透,其实我第一次学习他们的时候感觉非常困难甚至是吃力.因为概念实在是太多了,各种锁,数据共享同步,各种方法等等让人十分头痛.所以这边要告诉你一个好消息,前面的所有学习的知识点其实都是为本章知识点做铺垫,在学习了本章节的内容后关于如何使用多线程并发与多进程并行就采取本章节中介绍的方式即可. 这里要介绍一点与之前内容不同的地方,即如果使用队列进行由进程池创建的进程之间数据共享的话不管是multiprocessing模

上一篇博客地址:python代理池的构建4--mongdb数据库的增删改查 一.对数据库里面代理ip检查(proxy_test.py) #-*-coding:utf-8-*- ''' 目的:检查代理IP可用性,保证代理池中代理IP基本可用 思路 1.在proxy. _test.py中, 创建ProxyTester类 2.提供-一个run 方法,用于处理检测代理IP核心逻辑 2.1.从数据库中获取所有代理IP 2.2.遍历代理IP列表 2.3.检查代理可用性 如果代理不可用,让代理分数-1,如果代

上一篇博客地址:python代理池的构建3--爬取代理ip 一.mongdb数据库的增删改查(Mongo_pool.py) #-*-coding:utf-8-*- ''' 实现代理池的数据库模块 ●作用:用于对proxies 集合进行数据库的相关操作 目标:实现对数据库增删改查相关操作步骤: 1.在init 中,建立数据连接,获取要操作的集合,在del方法中关闭数据库连接2.提供基础的增删改查功能 i.实现插入功能i.实现修改该功能 ili.实现删除代理:根据代理的IP删除代理iv.查询所有代理

上篇博客地址:python代理池的构建2--代理ip是否可用的处理和检查 一.基础爬虫模块(Base_spider.py) #-*-coding:utf-8-*- ''' 目标: 实现可以指定不同URL列表,分组的XPATH和详情的XPATH,从不同页面上提取代理的IP,端口号和区域的通用爬虫; 步骤: 1.在base_ spider.py文件中,定义 一个BaseSpider类, 继承object 2.提供三个类成员变量: urls:代理IP网址的URL的列表 group_ xpath:分组X

上一篇博客地址:python代理池的构建1--代理IP类的构建,以及配置文件.日志文件.requests请求头 一.代理ip是否可用的处理(httpbin_validator.py) #-*-coding:utf-8-*- #check ip ''' 目标:检查代理IP速度,匿名程度以及支持的协议类型. 步骤: 检查代理IP速度和匿名程度; 代理IP速度:就是从发送请求到获取响应的时间间隔 匿名程度检查: 对http://httpbin.org/get 或https://httpbin.org/

一.整体结构 二.代理IP类的构建(domain.py文件) ''' 实现_ init_ 方法, 负责初始化,包含如下字段: ip: 代理的IP地址 port:代理IP的端口号 protocol: 代理IP支持的协议类型,http是0, https是1, https和http都支持是2 nick_ type: 代理IP的匿名程度,高匿:0,匿名: 1,透明:2 speed:代理IP的响应速度,单位s area:代理IP所在地区 score:代理IP的评分,用于衡量代理的可用性;默认分值可以通过配

本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动. 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效.Pool可以提供指定数量的进程供用户

python 的线程池主要有threadpool,不过它并不是内置的库,每次使用都需要安装,而且使用起来也不是那么好用,所以自己写了一个线程池实现,每次需要使用直接import即可.其中还可以根据传入的特征量handlerkey来获取每个任务的结果. #!/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @lx created on 2016-04-14 """ import Queue import sys

线程池的概念是什么? 在IBM文档库中这样的一段描写:“在面向对象编程中,创建和销毁对象是很费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源.在Java中更是 如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象,以便能够在对象销毁后进行垃圾回收.所以提高服务程序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.如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题,其实这就是一些"池化资源"技术产生的原因.”--IBM文档库. 根据IBM文档中的描述,我理解为线程

初学python,实现了一个简单的线程池框架,线程池中除Wokers(工作线程)外,还单独创建了一个日志线程,用于日志的输出.线程间采用Queue方式进行通信. 代码如下:(不足之处,还请高手指正) #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "pandaychen" import Queue import sys import os import threading import time import sign