Tornado是一个异步框架,在异步操作的时候能提升程序的处理性能.但是如果在程序中碰到同步的逻辑,由于GIL的关系,会直接卡死,导致性能急剧下降. 目前对于mongodb以及redis都有比较不错的异步框架,但是对于Mysql,目前的异步框架都不是很成熟. 在实际应用中,由于一开始不是特别了解,在用了Tornado框架的同时,采用了Sqlalchemy来处理Mysql数据.但是由于这部分Mysql操作是同步的,在并发量上去的时候,不能及时返回,大量请求被拒绝. 由于替换Sqlalchemy会造

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor import time def task(i): print(i) time.sleep(1) pool = ThreadPoolExecutor(10) #先定义一个线程池 for index in range(64): pool.submit(task,index) print('end') 在这里 ThreadPoolExecutor  是封装了线程池

多种方法实现 python 线程池 一. 既然多线程可以缩短程序运行时间,那么,是不是线程数量越多越好呢? 显然,并不是,每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的,太多的线程会占用过多的系统资源(内存开销,cpu开销),而且生成太多的线程时间也是可观的,很可能会得不偿失,这里给出一个最佳线程数量的计算方式: 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS(即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.),响应时间 2.根据公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程c

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,对编写线

python3下multiprocessing.threading和gevent性能对比----暨进程池.线程池和协程池性能对比   标签: python3 / 线程池 / multiprocessing / gevent / threading 30004 目前计算机程序一般会遇到两类I/O:硬盘I/O和网络I/O.我就针对网络I/O的场景分析下python3下进程.线程.协程效率的对比.进程采用multiprocessing.Pool进程池,线程是自己封装的进程池,协程采用gevent的库.

源自一个朋友的要求,他的要求是只爆破一个ip,结果出来后就停止,如果是爆破多个,完全没必要停止,等他跑完就好 #!usr/bin/env python #!coding=utf-8 __author__='Akkuman' ''' SSH爆破,由于多线程的问题,我不知道怎么做可以出现结果马上停止(会查的,有更好的方法再改) 现在我的方法是定义了一个全局的信号finish_flag,然后每个线程检查这个信号 线程池用的concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,是P

线程池 简单的线程池的实现: import queue import threading import time class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = queue.Queue(max_num) for i in range(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): return self.queue.get

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ concurrent 用于线程池和进程池编程而且更加容易,在Python3.2中才有. """ import sys from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait from multiprocessing import Manager Manager().

1.简单的多线程例子 import threading,timedef b_fun(i): print "____________b_fun start" time.sleep(7) print "________________b_fun end" def a_fun(): print "__________a_fun start" t = threading.Thread(target=b_fun, args=(1,)) # t.setDae

大家好,并发编程 进入第六篇. 在第四章,讲消息通信时,我们学到了Queue消息队列的一些基本使用.昨天我在准备如何创建线程池这一章节的时候,发现对Queue消息队列的讲解有一些遗漏的知识点,而这些知识点,也并不是无关紧要的,所以在今天的章节里,我要先对Queue先做一些补充以防大家对消息队列有一些知识盲区. 再次提醒:本系列所有的代码均在Python3下编写,也建议大家尽快投入到Python3的怀抱中来. 本文目录 消息队列的先进先出 创建多线程的两种方式 . 消息队列的先进先出 首先,要告诉

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,

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

python未提供线程池模块,在python3上用threading和queue模块自定义简单线程池,代码如下: #用threading queue 做线程池 import queue import threading class ThreadPool(): def __init__(self,arg):#创建队列,在队列每个位置放一个threading.Tread类 self.queue_obj = queue.Queue(arg) for i in range(arg): self.queu

Python标准库为我们提供了threading(多线程模块)和multiprocessing(多进程模块).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的更高级的抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持. Executor是一个抽象类,它不能被直接使用.但是它提供的两个子类ThreadPoolE

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.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

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

最近在做一个爬虫相关的项目,单线程的整站爬虫,耗时真的不是一般的巨大,运行一次也是心累,,,所以,要想实现整站爬虫,多线程是不可避免的,那么python多线程又应该怎样实现呢?这里主要要几个问题(关于python多线程的GIL问题就不再说了,网上太多了). 一. 既然多线程可以缩短程序运行时间,那么,是不是线程数量越多越好呢? 显然,并不是,每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的,太多的线程会占用过多的系统资源(内存开销,cpu开销),而且生成太多的线程时间也是可观的,很可能会得不偿失,这

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的异步多线程/多进程代码 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ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor,分别被用来创建线程池和进程池的代码.实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽

线程池concurrent.futures.ThreadPoolExecutor模板 import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from queue import Queue # 线程数 THREAD_NUM = 5 def do_task(task): """消费任务""" print(task) def run(task_queue): ""