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...
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 #!/...
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...
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...
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 = ...
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...
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，...
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是支持多线程的，主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块，threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的使用。虽然python的多线程受GIL限制，并不是真正的多线程，但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率，比如说爬虫。 下面用一个实例来验证多线程的效率。代码只涉及页面获取，并没有解析出来。# -*-coding:utf-8 -*- import urllib2, time import threadingclass MyThre...
#!/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#! /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...
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...
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...
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....
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...