最近经常接到别人反馈某个爬虫工具程序没有正常运行,需要下载的资讯数据也没有及时进行收录. 刚开始以为可能是机器的问题,偶尔机器会出现程序运行中途卡住的情况. 但随着异常的情况越来越频繁,我便只好去排查问题. 通过查看程序运行的日志信息,发现程序总是卡在requests请求的那一步. 这让我觉得很奇怪,这一步为什么会卡住呢,我已经设置了超时时间,按理说超时的话程序会进入异常啊,然而却什么异常信息都没有输出. 查找了相关的资料,发现确实存在这种情况. requests文档上有写,timeout is

摘要:在使用多线程的应用下,如何保证线程安全,以及线程之间的同步,或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题,也是使用多线程下面临的问题,如果处理不好,会带来较严重的后果,使用python多线程中提供LockRlockSemaphoreEventCondition用来保证线程之间的同步,后者保证访问共享变量的互斥问题Lock&;RLock:互斥锁用来保证多线程访问共享变量的问题Semaphore对象:Lock互斥锁的加强版,可以被多个线程同时拥有,而Lock只能被某一个线程同时 在使用多线程的应用下

在进行Python多线程编程时, join() 和 setDaemon() 是最常用的方法,下面说说两者的用法和区别. 1.join () 例子:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.join(), 那么,主线程A会在调用的地方阻塞,直到子线程B完成操作后,才可以接着往下执行. 2.setDaemon() 例子:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.setDaemon(), 即:把主线程A设置为守护线程,这时候,要是主线程A执行结束了,就不管子线程B是否完成,一并

在 Python 的多线程编程中,经常碰到 thread.join()这样的代码.那么今天咱们用实际代码来解释一下 join 函数的作用. 第一,当一个进程启动之后,会默认产生一个主线程,因为线程是程序执行流的最小单元,当设置多线程时,主线程会创建多个子线程,在python中,默认情况下(其实就是setDaemon(False)),主线程执行完自己的任务以后,就退出了,此时子线程会继续执行自己的任务,直到自己的任务结束,例子见下面. # coding: utf-8 # 测试多线程中join的功能

在使用python多线程的时候为了解决GIL问题,有些代码得用C语言写,那么就得生成动态链接库. 当创建动态链接库时,独立位置信息(position independent)代码也需要生成.这可以帮助动态链接库或者跟多的加载地址信息来替代其他相对的地址信息.所以-fPIC这个选项作用很大,能快速准确定位错误地址. #Cfile.c 为自定义的C语言文件. gcc -c -Wall -Werror -fPIC Cfile.c #libCfile.so为自定义生成动态链接库的文件名,Cfile.o为

大家看多线程部分的时候肯定看到过daemon这个属性,当我在百度了一圈后也没发现有比较好的解释(或者大家对这个解释都非常清楚),于是自己通过代码和官方介绍了解它,进行了一些总结 给大家一些参考. 首先我们看官方的介绍是这样的: A boolean value indicating whether this thread is a daemon thread (True) or not (False). This must be set before start() is called, othe

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 在一个资源池中.获取资源 # Author: zhang # Date: 2015-7-27 import time import os import threading # 其它的一些可加入操作,这里为休眠 def doSomething(): time.sleep(1) # 获取资源 def getResource(threadid): global i global lock while True: l

以前练习过,但好久不用,手生,概念也生了, 重温一下.. URL: http://www.cnblogs.com/holbrook/tag/%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E7%A8%8B/ ~~~~~~~ 互斥锁是最简单的线程同步机制,Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持.Condition被称为条件变量,除了提供与Lock类似的acquire和release方法外,还提供了wait和notify方法.线程首先acquire一个条件变量,然后判断一些条件

1 2 3 4 5 6 7 8 mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 概念 好几个人问我给资源加锁是怎么回事,其实并不是给资源加锁, 而是用锁去锁定资源,你可以定义多个锁, 像下面的代码, 当你需要独占某一资源时,任何一个锁都可以锁这个资源 就好比你用不同的锁都可以把相同的一个门锁住是一个道理 1 2 3 4 5 6

Requests模块的使用 中文文档API:http://2.python-requests.org/en/master/ 1.发送get.post请求 import requests reponse = requests.get("http://www.baidu.com") reponse = requests.post("http://www.baidu.com") 2.响应的属性 查看响应内容 response.text 属性 respone.content

""" join()方法:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程中调用了B.join()方法,那么主线程A会在调用的地方等待,直到子线程B完成操作后,才可以接着往下执行. setDaemon()方法:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.setDaemon()方法,这个意思是把主线程A设置为守护线程,这个时候,要是主线程A执行结束了, 就不用管线程B是否完成,一并和主线程A退出 注意:setDaemon() 必须在start()方法调用之前设置 "

PS:这个参数真没用过 当下载大的文件的时候,建议使用strea模式． 默认情况下是false,他会立即开始下载文件并存放到内存当中,倘若文件过大就会导致内存不足的情况． 当把get函数的stream参数设置成True时,它不会立即开始下载,当你使用iter_content或iter_lines遍历内容或访问内容属性时才开始下载.需要注意一点:文件没有下载之前,它也需要保持连接. iter_content:一块一块的遍历要下载的内容 iter_lines:一行一行的遍历要下载的内容 使用上面两个

参考资料:https://blog.csdn.net/cd_xuyue/article/details/52052893 1使用两个循环分别处理start和join函数.即可实现并发. threads = [Thread() for i in range(5)] for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join() 2 要保证锁对于多个子线程来说是共用的,即不要在Thread的子类内部创建锁.

其实自我感觉Python的多线程很类似于Java的多线程机制,但是比JAVA的多线程更灵活.在早期的Python多线程实现中,采用了thread模块.例如: from time import ctime,sleep from thread import start_new_thread def loop1(): print "enter loop1:",ctime(); sleep(3); print "leave loop1:",ctime(); def loop

本文以多个例子介绍Python多线程中daemon属性值的区别. 回顾: 前面的文章简单介绍了在现代操作系统中,每一个进程都认为自己独占所有的计算机资源. 或者说线程就是独立的王国,进程间是相对独立的,不可以随便的共享数据. 线程就是省份,同一个进程内的线程可以共享进程的资源,每一个线程拥有自己的堆栈. 每个进程至少要有一个线程,并最为程序的入口,这个进程就是主线程. 每个进程至少要有一个主线程,其它线程称为工作线程. 父线程:如果线程A启动了一个线程B,A就是B的父线程. 子线程:B就是A的子

目录 1. GIL 2. API 3. 创建子线程 4. 线程同步 4.1. 有了GIL,是否还需要同步? 4.1.1. 死锁 4.1.2. 竞争条件 4.1.3. GIL去哪儿了 4.2. Lock(互斥锁) 4.2.1. 避免死锁 4.3. RLock(可重入锁) 4.4. Condition(条件变量) 4.5. Event(同步条件) 4.6. 信号量(Semaphore) 4.7. Barriers 4.8. Using locks, conditions, and semaphore

进程与线程 1.进程:计算机程序只是存储在磁盘中的可执行二进制(或其他类型)的文件.只有把他们加载到内存中并被操作系统调用,才具有其生命周期.进程则是一个执行中的程序.每个进程都拥有自己的地址空间,内存,数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据.进程也可以通过派生新的进程来执行其他任务.由于每个进程有自己的数据,所以只能采用进程间通信(IPC)的方式来共享信息. 2.线程:又称轻量级进程.一个进程开始便会创建一个线程,称为主线程.一个进程可以创建多个线程,多线程即是同一进程下的不同执行路径,同一进程

难易程度:★★★ 阅读点:python;web安全; 文章作者:xiaoye 文章来源:i春秋 关键字:网络渗透技术 前言 python是门简单易学的语言,强大的第三方库让我们在编程中事半功倍,今天,我们来谈谈python多线程在渗透测试中的应用,本文,我们将编写一个简易c段存活主机扫描脚本,以及一个python版本的多线程御剑--目录扫描工具 一.python 多线程 python多线程有几种写法 1. thread模块 python的一个多线程模块,小脚本可以用,但是有瑕疵,比如不稳定,线程

关于python多线程编程中join()和setDaemon()的用法,这两天我看网上的资料看得头晕脑涨也没看懂,干脆就做一个实验来看看吧. 首先是编写实验的基础代码,创建一个名为MyThread的 类,然后通过向这个类传入print_func这个方法,分别创建了两个子线程: #!/usr/bin/env pythonimport threadingimport time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, func, arg

https://www.cnblogs.com/cnkai/p/7504980.html Python多线程与多进程中join()方法的效果是相同的. 下面仅以多线程为例: 首先需要明确几个概念: 知识点一:当一个进程启动之后,会默认产生一个主线程,因为线程是程序执行流的最小单元,当设置多线程时,主线程会创建多个子线程,在python中,默认情况下(其实就是setDaemon(False)),主线程执行完自己的任务以后,就退出了,此时子线程会继续执行自己的任务,直到自己的任务结束,例子见下面一.

目录 python中requests库使用方法详解 官方文档 什么是Requests 安装Requests库 基本的GET请求 带参数的GET请求 解析json 添加headers 基本POST请求 响应 response属性 高级操作 获取cookie 会话维持.模拟登陆 证书验证(SSL Cert Verification) 认证设置 代理设置 超时设置 异常处理 上传文件 带参数的GET请求->headers 带参数的GET请求->cookies 发送post请求,模拟浏览器的登录行为