PYTHON3 多线程 技术教程文章
Python利用多线程来爬取网页信息的功能
这篇文章主要介绍了Python实现多线程抓取网页功能,结合具体实例形式详细分析了Python多线程编程的相关操作技巧与注意事项,并附带demo实例给出了多线程抓取网页的实现方法,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python实现多线程抓取网页功能。分享给大家供大家参考，具体如下：最近，一直在做网络爬虫相关的东西。 看了一下开源C++写的larbin爬虫，仔细阅读了里面的设计思想和一些关键技术的实现。1、larbin的URL去重用的很高效的blo...
Python中推荐使用多进程而不是多线程？分享推荐使用多进程的原因
最近在看Python的多线程，经常我们会听到老手说：“Python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？ 要知其然，更要知其所以然。所以有了下面的深入研究： 首先强调背景： 1、GIL是什么？GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。 2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程（在单核CPU下的多线程其实都只是并发，不是...
Python中多进程与多线程实例（一）
一、背景 最近在Azkaban的测试工作中，需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试。故而重操python旧业，通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景。在脚本编写过程中，碰到这样一个需求：要在测试环境创建10000个作业流。 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口（每个Flow只包含一个job）。由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口，所有的作业流修改、增加、删除其实都是通过...
Python中多进程与多线程实例（二）编程方法
在上一章中，学习了Python多进程编程的一些基本方法：使用跨平台多进程模块multiprocessing提供的Process、Pool、Queue、Lock、Pipe等类，实现子进程创建、进程池（批量创建子进程并管理子进程数量上限）以及进程间通信。这一章学习下Python下的多线程编程方法。一、threading线程是操作系统执行任务的最小单元。Python标准库中提供了threading模块，对多线程编程提供了很便捷的支持。下面是使用threading实现多线程的代码： 1 #!/...
分享同步多线程的多种方法
本篇文章主要介绍了Python多线程实现同步的四种方式，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源，典型例子就是打印机，它一次只能被一个程序用来执行打印功能，因为不能多个线程同时操作，而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。锁机制threading的Lock类，用该类的acquire函数进行加锁，用realease函数进行解锁import threading import timeclas...
关于Python中多线程的详解
这篇文章主要介绍了Python 多线程实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下Python 多线程实例详解多线程通常是新开一个后台线程去处理比较耗时的操作，Python做后台线程处理也是很简单的，今天从官方文档中找到了一个Demo.实例代码：import threading, zipfile class AsyncZip(threading.Thread): def __init__(self, infile, outfile): threading.Thread.__init__(self) self.infile = infile self.outfile = outfile def run(se...
使用Python多线程实例详解
这篇文章主要介绍了Python 多线程实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下Python 多线程实例详解多线程通常是新开一个后台线程去处理比较耗时的操作，Python做后台线程处理也是很简单的，今天从官方文档中找到了一个Demo.实例代码：import threading, zipfile class AsyncZip(threading.Thread): def init(self, infile, outfile): threading.Thread.init(self) self.infile = infile self.outfile = outfile def run(self): f = ...
python多线程之thread的详细介绍
这篇文章分享python多线程之thread的详细介绍python 多线程之thread#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from threading import Thread import subprocess from Queue import Queue num_threads = 3 ips = [10.108.100.174, 119.75.218.77, 127.0.0.1] q = Queue() def pingit(i, queue):while True:ip = queue.get()print "thread %s is pinging %s" % (i, ip)ret = subprocess.call(ping -c 3 %s % ip, shell=True, s...
python实现多线程的方式
目前python 提供了几种多线程实现方式 thread，threading，multithreading ,其中thread模块比较底层，而threading模块是对thread做了一些包装，可以更加方便的被使用。 2.7版本之前python对线程的支持还不够完善，不能利用多核CPU，但是2.7版本的python中已经考虑改进这点，出现了multithreading 模块。threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化，创建Thread的class。一般来说，使用线程有两种模式:A 创建线程要执行的函数，...
Python实现的多线程http压力测试代码
本文实例讲述了Python实现的多线程http压力测试代码。分享给大家供大家参考，具体如下：# Python version 3.3 __author__ = Toil import sys, getopt import threading def httpGet(url, file):import http.clientconn = http.client.HTTPConnection(url)conn.request("GET", file)r = conn.getresponse()#print(r.getheaders())while not r.closed:r.read(200)conn.close() def Usage():print(Options are:-c concurrency Number ...
python的多线程示例
#!/usr/bin/env pythonimport subprocess from threading import Thread from Queue import Queuenum_threads = 3 ips = [127.0.0.1, 10.103.13.156,10.103.13.145] q = Queue()def pingme(i, queue):while True:ip = queue.get()print Thread %s pinging %s % (i, ip)ret = subprocess.call(ping -c 1 %s % ip, shell=True, stdout=open(/dev/null), stderr=subprocess.STDOUT)if ret == 0:print %s is alive! % ipelse:print %s...
python多线程之thread
python 多线程之thread#! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from threading import Thread import subprocess from Queue import Queue num_threads = 3 ips = [10.108.100.174, 119.75.218.77, 127.0.0.1] q = Queue() def pingit(i, queue):while True:ip = queue.get()print "thread %s is pinging %s" % (i, ip)ret = subprocess.call(ping -c 3 %s % ip, shell=True, stdout=open(/dev/null,w))#正常则返回0，异常...
Python多线程异步任务队列
很多场景为了不阻塞，都需要异步回调机制。这是一个简单的例子。python的多线程异步常用到queue和threading模块#!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*-import logging import queue import threadingdef func_a(a, b):return a + bdef func_b():passdef func_c(a, b, c):return a, b, c# 异步任务队列 _task_queue = queue.Queue()def async_call(function, callback, *args, **kwargs):_task_queue.put({function: functi...
python多线程编程5
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。如果条件不满足则wait；如果条件满足，进行一些处理改变条件后，通过notify方法通知其他线程，其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。不断的重复这一过程，从而解决复杂的同...
python多线程编程4:死锁和可重入锁
死锁在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。尽管死锁很少发生，但一旦发生就会造成应用的停止响应。下面看一个死锁的例子：# encoding: UTF-8 import threading import timeclass MyThread(threading.Thread):def do1(self):global resA, resBif mutexA.acquire():msg = self.name+ got resAprint msgif mutexB.acquire(1):msg = self.name+ got resBprint msgmutexB....
python多线程编程3:使用互斥锁同步线程
问题的提出上一节的例子中，每个线程互相独立，相互之间没有任何关系。现在假设这样一个例子：有一个全局的计数num，每个线程获取这个全局的计数，根据num进行一些处理，然后将num加1。很容易写出这样的代码：# encoding: UTF-8 import threading import timeclass MyThread(threading.Thread):def run(self):global numtime.sleep(1)num = num+1msg = self.name+ set num to +str(num)print msg num = 0 def test():for i in rang...
python多线程编程2
如上一节，python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。而创建自己的线程实例后，通过Thread类的start方法，可以启动该线程，交给python虚拟机进行调度，当该线程获得执行的机会时，就会调用run方法执行线程。让我们开始第一个例子：# encoding: UTF-8 import threading import timeclass MyThread(threading.Thread):def run(self):for i in range(3):time.sleep(1)msg =...
python多线程编程1
多线程编程必须理解的一些基本概念，适用于所有编程语言。内容：并发式编程多任务操作系统多线程vs多进程线程安全线程的生命周期线程的类型并发式编程不同的编程范式对软件有不同的视角。并发式编程将软件看做任务和资源的组合——任务之间竞争和共享资源，当资源满足时执行任务，否则等待资源。并发式编程使得软件易于理解和重用，在某些场景能够极大提高性能。多任务操作系统要实现并发，首先需要操作系统的支持。现在的操作系统...
python类变量在多线程下的共享与释放问题
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 threadingimport timeclass Test:cache = {}@classmethoddef get_value(self, key):value = Test.cache.get(key, [])return len(value)@classm...
Python守护进程（多线程开发）
#!/usr/bin/python import sys,time,json,logging import Queue, threading, datetime from lib.base.daemon import Daemon from lib.queue.httpsqs.HttpsqsClient import HttpsqsClient from lib.db.DbMongodb import DbMongodb logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s,datefmt=%a, %d %b %Y %H:%M:%S,filename=myapp.log,filemode=w)queue = Queu...