一、同步概念 同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。如:你说完，我再说。 "同"字从字面上容易理解为一起动作。 其实不是，在这里，"同"字应是指协同、协助、互相配合。 线程同步，可理解为线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行；B执行，再将结果给A；A再继续操作。 之前我们遇到过，如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个...
在之前，我们讲过了，Python 中多个线程之间是可以共享全局变量的数据的。 但是，多线程共享全局变量是会出问题的。 假设两个线程 t1 和 t2 都要对全局变量 g_num (默认是0)进行加1运算，t1 和 t2 都各对 g_num 加10次，g_num 的最终的结果应该为20。 但是由于多线程是同时操作，有可能出现下面情况： 在 g_num=0 时，t1 取得 g_num=0。此时系统把 t1 调度为”sleeping”状态，把t2转换为”running”状态，t2 也获得 g_num=0。 然后...
from lxml import etree html=''' <html> <head><title>郭志康，加油！</title></head> <body> <div> <ul id='noneed'> <li>需要一</li> <li>需要2</li> <li>需要3</li> <li>需要4</li> </ul> <ul id='need'> <li>不需要一</li> <li>不需要2</li> <li>不需要3</li> <li>不需要4</li> </ul> </div> </body> </html> ''' t=etree.HTML(html) li=t.xpath('//*[@id="noneed"]/li/text()') print(li)
初见Python的_thread模块 下面我们来说一下Python中线程的创建，我们知道在创建多线程的时候会使用threading这个标准库，这个库是以一个py文件存在的形式存在的，不过这个模块依赖于_thread模块，我们来看看它长什么样子。_thread是真正用来创建线程的模块，这个模块是由C编写，内嵌在解释器里面。我们可以import调用，但是在Python安装目录里面则是看不到的。像这种底层由C编写、内嵌在解释器里面的模块，以及那些无法使用文本打开...
楔子 这次我们来说一下Python中的多线程，在上篇博客中我们说了Python的线程，我们说Python中的线程是对OS线程进行了一个封装，并提供了一个线程状态(PyThreadState)对象，来记录OS线程的一些状态信息。 那什么是多线程呢？首先线程是操作系统调度cpu工作的最小单元，同理进程则是操作系统资源分配的最小单元，线程是需要依赖于进程的，并且每一个进程只少有一个线程，这个线程我们称之为主线程。而主线程则可以创建子线程，一个进...
有时我们可能会碰到这样一种情况，我们有一个功能，这个功能对外提供了一个http接口，我们需要对这个http接口发起请求才能启动这个服务，但是这个服务功能可能会执行很久，这样如果等功能执行结束再返回请求结果，那这个请求可能就超时了， ? 发起请求的客户端1 import requests 2 3 req = requests.get("http://127.0.0.1:9898/register?username=aaa&pwd=232323") 4 print(req.content)? 服务端 1 # coding=utf-82 import flas...
死锁 死锁的原理非常简单，用一句话就可以描述完。就是当多线程访问多个锁的时候，不同的锁被不同的线程持有，它们都在等待其他线程释放出锁来，于是便陷入了永久等待。比如A线程持有1号锁，等待2号锁，B线程持有2号锁等待1号锁，那么它们永远也等不到执行的那天，这种情况就叫做死锁。 很多人学习python，不知道从何学起。很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。很多已经做案例的人，却不知道如何去...
一 概念介绍 Thread 是threading模块中最重要的类之一，可以使用它来创建线程。有两种方式来创建线程：一种是通过继承Thread类，重写它的run方法；另一种是创建一个threading.Thread对象，在它的初始化函数（__init__）中将可调用对象作为参数传入. Thread模块是比较底层的模块，Threading模块是对Thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用。 另外在工作时,有时需要让多条命令并发的执行, 而不是顺序执...
记录一下自己写的烂代码import time import threadingdef WithThread(obj):"""这是一个开启线程的装饰器"""def Threads(*args):t = threading.Thread(target=obj, args=args)t.start()return Threads@WithThread def hello(name):while 1:print("hello",name)time.sleep(3)hello("c137-max") print("end") 运行结果 hello c137-max end hello c137-max hello c137-max hello c137-max ....可以看到不会发生堵塞的情况， 但是停不了
因为GIL的存在，每次只能执行一个线程，那Python还存在变量同步的问题么？ 声明一个变量，起两个线程各对这个变量加100,0000次，观察结果是否为200,0000 预期： 如果不为200,0000，那说明Python的变量也需要同步。 代码： import threading import timecount = 0def f(name):global countfor i in range(1000000):count = count + 1print(f"thread {name} end")threading.Thread(target=f, args=('t1',)).start() threading.Thread...
Pythpn并发编程——多线程与协程 目录Pythpn并发编程——多线程与协程1. 进程与线程1.1 概念上1.2 多进程与多线程——同时执行多个任务2. 并发和并行3. Python多线程——futures3.1 多线程用法3.2. 为什么多线程每次只允许只能有一个线程执行？3.3 多线程的缺点4. python协程——asyncio4.1 概念4.2 Asyncio原理4.3 如何使用？4.4. 协程的优点6. 选择多线程还是协程 1. 进程与线程 1.1 概念上对于操作系统来说，一个任务就是一个进...
logDebug(self.cfg_down_appdata, f"获取{lastId}的详情") t_list = [] with ThreadPoolExecutor(10) as executor:for info in list_info:f = executor.submit(self.all_send_details, info)t_list.append(f)print('main thread running')for future in as_completed(t_list):print(future.result())
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 头榜，一个集合主播信息及资讯的网站，内容比较齐全，现今直播火热，想要找寻各种播主信息，这类网站可以搜集到相关热门主播信息。 目标网址：http://www.toubang.tv/baike/list/20.html 列表页，而且暂时没有发现列表页规律，加密了？http://www.toubang.tv/baike/list/20.html?p=hJvm3qMpTkj7J/RNmt...
hashlib — Secure hashes and message digests — Python 3.8.3 documentation https://docs.python.org/3.8/library/hashlib.html For better multithreading performance, the Python GIL is released for data larger than 2047 bytes at object creation or on update. hashlib --- 安全哈希与消息摘要 — Python 3.8.3 文档 https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/hashlib.html 术语对照表 — Python 3.8.3 文档 https:...
1 import sys2 import time3 import threading4 import queue5 6 def producer():7 for x in range(20):8 time.sleep(1)9 q.put(x) 10 print("生产%d个苹果" % x) 11 def cost(): 12 for x in range(20): 13 time.sleep(1.5) 14 print("消耗%d个苹果" % q.get()) 15 16 if __name__ == __main__: 17 q = queue.Queue(maxsize=5) 18 t1 = threading.Thread(target=produc...