Python中常用的压缩模块有zipfile.tarfile.gzip 1.zipfile模块的简单使用 import zipfile # 压缩 z1 = zipfile.ZipFile('zip_test', 'w') z1.write('src') z1.write('dst4') z1.close() # 解压缩 with zipfile.ZipFile('zip_test', 'r') as z2: print(z2.read('src').decode()) # 查看压缩包中src文件

python高级之多线程 本节内容 线程与进程定义及区别 python全局解释器锁 线程的定义及使用 互斥锁 线程死锁和递归锁 条件变量同步(Condition) 同步条件(Event) 信号量 队列Queue Python中的上下文管理器(contextlib模块) 自定义线程池 1.线程与进程定义及区别 线程的定义: 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

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 import threading import time class Test: cache = {} @classmethod def get_value(self, key): value

导读 目前的迁移技术,都是通过向QEMUFILE中直接写入裸内存数据来达到传送虚拟机的目的端,这种情况下,发送的数据量大,从而会导致更高的迁移时间(total time)和黑宕时间(downtime).本文介绍的方法,在发送前对客户机内存进行压缩,在目的端接收到内存后,进行对数据进行解压缩,从而恢复客户机的内存. 1.技术原理 使用带压缩技术的迁移后,传输的数据总量会减少60%,总迁移时间减少70%+,同时宕机时间减少50%以上.一方面,压缩/解压缩的过程会消耗CPU周期而加大了迁移的时间:另一

转载自: http://c4fun.cn/blog/2014/05/06/python-threading/ python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现,其中thread模块在Py3中已经改名为_thread,不再推荐使用.而threading模块是在thread之上进行了封装,也是推荐使用的多线程模块,本文主要基于threading模块进行介绍.在某些版本中thread模块可能不存在,要使用dump_threading来代替threading模块. 线程创

Python之FTP多线程下载文件之分块多线程文件合并 欢迎大家阅读Python之FTP多线程下载系列之二:Python之FTP多线程下载文件之分块多线程文件合并,本系列的第一篇:Python之FTP多线程下载文件之多线程分块下载文件,主要讲述了Python中如何使用多线程对文件进行分块下载. 今天,我们接着上篇的思路,我们利用多线程对文件进行下载,待全部文件下载完成之后,我们需要对各个文件块进行合并,合并的过程比较简单: 1 def mergerFile(self, localFile, th

Python之FTP多线程下载文件之多线程分块下载文件 Python中的ftplib模块用于对FTP的相关操作,常见的如下载,上传等.使用python从FTP下载较大的文件时,往往比较耗时,如何提高从FTP下载文件的速度呢?多线程粉墨登场,本文给大家分享我的多线程下载代码,需要用到的python主要模块包括:ftplib和threading. 首先讨论我们的下载思路,示意如下: 1. 将文件分块,比如我们打算采用20个线程去下载同一个文件,则需要将文件以二进制方式打开,平均分成20块,然后分别启

线程是操作系统直接支持的执行单元,因此,高级语言通常都内置多线程的支持,Python也不例外,并且,Python的线程是真正的Posix Thread,而不是模拟出来的线程. Python的标准库提供了两个模块:_thread和threading,_thread是低级模块,threading是高级模块,对_thread进行了封装.绝大多数情况下,我们只需要使用threading这个高级模块. import threading import time def f1(num): time.sleep

进程,是一个或多个线程的集合,每个进程在内存中是相对独立的. 线程,是计算机最小的运算单元,每个进程至少要有一个线程,多个线程时,每个线程间之间共享内存. 分别举例常规运行和多线程运行: 0)常规运行: import time import datetime def run(n): print('run at : ',n) time.sleep(2) start = datetime.datetime.now() run('t1') run('t2') stop = (datetime.date

一个程序可以理解为一个进程,这个进程有其代号,可以依据这个代号将其杀死. 一个进程肯定有且只有一个主线程,他可以有很多子线程. 运行一个任务如果可以有许多子线程同时去做,当然会提高效率. 但是,在python中,多线程其实不是严格意义上的多线程. 因为,python有一个全局锁的概念,它保证在某一个时间节点上,只能存在一个线程在运行,只是这个时间节点非常短,人类意识不到. 所以说,Python的多线程其实就是不断地切换进程,而没有把所有的进程在同一时间同时运行. 注意,切换进程并不是依据什么顺序

在某些应用场景下,想要提高python的并发能力,可以使用多线程,或者协程.比如网络爬虫,数据库操作等一些IO密集型的操作.下面对比python单线程,多线程和协程在网络爬虫场景下的速度. 一,单线程. 单线程代 1 #!/usr/bin/env  2 # coding:utf8 3 # Author: hz_oracle import MySQLdb import gevent import requests import time class DbHandler(object): def _

zipfile模块是python中一个处理压缩文件的模块,解决了不少我们平常需要处理压缩文件的需求 ,本文主要谈谈zipfile几个常用的用法. 首先我在Windows操作系统中创建如下的文件目录: 一.读取压缩文件: 代码: import zipfile import os # 压缩文件路径 zip_file_path = r'F:\压缩文件zipfile\zipfile_dir.zip' # 压缩文件目录路径 zip_dir = r'F:\压缩文件zipfile\zipfile_dir' #

一.GIL全局解释器锁 In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython's memory management is not thread-safe. (However, sin

一.进程和线程的概念 1.进程(最小的资源单位): 进程:就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成. 程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成: 数据集;则是程序在执行过程中所需要使用的资源: 进程控制块:用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志. 进程比线程更早出现,计算机早期处理代码时,使用的是串行的方法,假设计算机在运行A,B,C三个软件,需要A运行完了

python - selenium 2 升级到最新版本 之前一直用的是selenium 2.48 .firefox36 而实际用户的浏览器可能都有自动更新功能,所以版本基本上是最新的.所以这次专门做了一下浏览器升级和selenium的升级. 自WebDriver 3.0 之后,Selenium不再提供默认的浏览器支持.换言之,不再默认地支持Firefox了.用FireFox测试, 就需要用到Mozilla自己的驱动才行. 命令行执行命令 pip install --upgrade seleniu

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 3

上课笔记整理: 守护线程的作用,起到监听的作用 一个函数连接数据库 一个做守护线程,监听日志 两个线程同时取一个数据 线程---->线程安全---->线程同时进行操作数据. IO操作---->time.sleep(0.001操作) 线程切换到另外一个线程 线程操作,时间越短,线程越不可控(或者不安全) GIL:解释器加锁 自己加锁:lock=threading.Lock() func1() 多线程 ---- > 并发 线程安全时,串行比较安全 同步锁 递归锁:基于同步锁加了一个计数

前导理论知识见:python并发编程&多线程(一) 一 threading模块介绍 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口,二者在使用层面,有很大的相似性 官网链接:https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#(装B模式加载中…………)   二 开启线程的两种方式 #方式一 from threading import Thread import time def sayhi

本篇理论居多,实际操作见:  python并发编程&多线程(二) 一 什么是线程 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程 车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一个流水线 流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. 多线程(即多个控制线程)的概念

在我的上篇博文Python中的多线程编程,线程安全与锁(一)中,我们熟悉了多线程编程与线程安全相关重要概念, Threading.Lock实现互斥锁的简单示例,两种死锁(迭代死锁和互相等待死锁)情况及处理.今天我们将聚焦于Python的Threading模块总结和线程同步问题. 1. Threading模块总结 1.1 Threading模块概览 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.python当前版本的多线程库没有实现优先级.线程组,线程也不能被停止.暂停

1. 多线程编程与线程安全相关重要概念 在我的上篇博文 聊聊Python中的GIL 中,我们熟悉了几个特别重要的概念:GIL,线程,进程, 线程安全,原子操作. 以下是简单回顾,详细介绍请直接看聊聊Python中的GIL GIL:  Global Interpreter Lock,全局解释器锁.为了解决多线程之间数据完整性和状态同步的问题,设计为在任意时刻只有一个线程在解释器中运行. 线程:程序执行的最小单位. 进程:系统资源分配的最小单位. 线程安全:多线程环境中,共享数据同一时间只能有一个线