如果想同时执行两个while True循环,可以使用多线程threading来实现. 完整代码 #coding=gbk from time import sleep, ctime import threading def muisc(func): while True: print 'Start playing: %s! %s' %(func,ctime()) sleep(2) def move(func): while True: print 'Start playing: %s! %s' %

本文转载自Python并发编程之线程池/进程池--concurrent.futures模块 一.关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolE

#python自带的线程池 from multiprocessing.pool import ThreadPool #注意ThreadPool不在threading模块下 from multiprocessing import Pool #导入进程池 def func(*args,**kwargs): print(args,kwargs) pool=ThreadPool(2) #pool=Pool(2) ##进程池 pool.apply_async(func,args=(1,2),kwds={}

一.关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和m

这周的作业是写一个线程池,python的线程一直被称为鸡肋,所以它也没有亲生的线程池,但是竟然被我发现了野生的线程池,简直不能更幸运~~~于是,我开始啃源码,实在是虐心,在啃源码的过程中,我简略的了解了python线程的相关知识,感觉还是很有趣的,于是写博客困难症患者一夜之间化身写作小能手,完成了一系列线程相关的博客,然后恍然发现,python的多线程是一个鸡肋哎...这里换来了同事们的白眼若干→_→.嘻嘻,但是鸡肋归鸡肋,看懂了一篇源码给我带来的收获和成就感还是不能小视,所以还是分享下~~~

先上代码: pool = threadpool.ThreadPool(10) #建立线程池,控制线程数量为10 reqs = threadpool.makeRequests(get_title, data, print_result) #构建请求,get_title为要运行的函数,data为要多线程执行函数的参数 #最后这个print_result是可选的,是对前两个函数运行结果的操作 [pool.putRequest(req) for req in reqs] #多线程一块执行 pool.wa

引用 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,对

概念: 什么是线程池? 诸如web服务器.数据库服务器.文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务.构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是:每当一个请求到达就创建一个新的服务对象,然后在新的服务对象中为请求服务.但当有大量请求并发访问时,服务器不断的创建和销毁对象的开销很大.所以提高服务器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,这样就引入了"池"的概念,"池"的概念使得人们可以定制

多进程:主要运行multiprocessing模块 import os,time import sys from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): """docstring for MyProcess""" def __init__(self, arg, callback): super(MyProcess, self).__init__() self.arg = a

import threading # 点击查看它的用法 传统多线程方案会使用“即时创建, 即时销毁”的策略. from multiprocessing.dummy import Pool # 线程池 (这是进程池from multiprocessing import Pool) 使用线程池:由于线程预先被创建并放入线程池中,同时处理完当前任务之后并不销毁而是被安排处理下一个任务,因此能够避免多次创建线程,从而节省线程创建和销毁的开销,能带来更好的性能和系统稳定性. import time fro

定时器执行循环任务: 知识储备 Timer(interval, function, args=None, kwargs=None) interval ===> 时间间隔 单位为s function ===> 定制执行的函数 使用threading的 Timer 类 start() 为通用的开始执行方法 cancel ()为取消执行的方法 普通单次定时执行 from threading import Timer import time # 普通单次定时器 def handle(): print(

进程池的使用 为什么要有进程池?进程池的概念. 在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时可能只有零星任务. 那么在成千上万个任务需要被执行的时候,我们就需要去创建成千上万个进程么?首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程也需要消耗时间. 第二即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,这样反而会影响程序的效率. 因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程.那么我们要怎么做呢? 在这里,要给大家介绍一个进程池的概念,定义一个池子,在里面放上固定数量的进程,有需求来

不应该让服务端随着 并发的客户端数量增多,而无数起线程,应该用线程池,限制线程数量,控制最大并发数 io密集型程序,最大并发数是2 客户端 from socket import * client = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: msg = input(">>>:").strip() if not msg:break client.send(ms

版本一 #!/usr/bin/env  python # --*--coding:utf-8 --*-- import Queue import threading class ThreadPool(object): #创建类     def __init__(self, max_num=20):#进程函数,默认最大20个进程         self.queue = Queue.Queue(max_num)#生成进程         for i in xrange(max_num):#循环进程

概述 传统多线程方案会使用"即时创建, 即时销毁"的策略.尽管与创建进程相比,创建线程的时间已经大大的缩短,但是如果提交给线程的任务是执行时间较短,而且执行次数极其频繁,那么服务器将处于不停的创建线程,销毁线程的状态. 一个线程的运行时间可以分为3部分:线程的启动时间.线程体的运行时间和线程的销毁时间.在多线程处理的情景中,如果线程不能被重用,就意味着每次创建都需要经过启动.销毁和运行3个过程.这必然会增加系统相应的时间,降低了效率. 使用线程池:由于线程预先被创建并放入线程池中,同时

进程池 """ python自带的进程池 """ from multiprocessing import Pool from time import sleep def apply(*args, **kwargs): print(args, kwargs) sleep(3) return 'ok' if __name__ == '__main__': pool = Pool(3) result = pool.apply_async(apply,

初识 Python中已经有了threading模块,为什么还需要线程池呢,线程池又是什么东西呢?在介绍线程同步的信号量机制的时候,举得例子是爬虫的例子,需要控制同时爬取的线程数,例子中创建了20个线程,而同时只允许3个线程在运行,但是20个线程都需要创建和销毁,线程的创建是需要消耗系统资源的,有没有更好的方案呢?其实只需要三个线程就行了,每个线程各分配一个任务,剩下的任务排队等待,当某个线程完成了任务的时候,排队任务就可以安排给这个线程继续执行. 这就是线程池的思想(当然没这么简单),但是自己编

一.线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各

python_way day11 线程池 为什么需要线程池 线程多一些固然好,但是过多的线程反倒影响系统的负荷,所以我们就需要创建合适多的线程,哪我们把线程放到哪里?这时就放到线程池中. 线程池中存放着固定数量的线程池,谁需要使用线程,就从这个容器中取.取空了就要等待,什么时候有什么时候拿去用 但是python中没有给线程池提供比较好的方法,所以我们要自己写,或者使用第三方模块 import threading import queue import time class Mythreadpol

import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ThreadFactory { private static ExecutorService threadpool = Executors.newFixedThreadPool(200); public static ExecutorService getThreadpool() { return thr

我们知道,ExecutorService是一个抽象出线程池的一个接口,然后我们在使用线程池的时候,用的是Executors工具类中的一系列newCachedThreadPool() 等类似的方法,这些方法之间返回一个可以用的线程池.但其实这些方法都是在里面调用了一个类——ThreadPoolExecutor,这个是个Java线程池真正的实现类,Executors中的工具方法都是new了这个ThreadPoolExecutro类的对象,只是传了不同的参数进去而已. 所以有必要花点时间研究下这个实现