这个来源只是一个例子：inputf = open('input', 'r') outputf = open('output', 'a')for x in inputf:x = x.strip('\n')result = urllib2.urlopen('http://test.com/'+x).getcode()outputf.write(x+' - '+result+'\n')我想为此添加线程以同时检查一些URL.用户应每次决定要使用多少个线程.输出的顺序并不重要. 最好和最美丽的方式是什么？解决方法:我喜欢multiprocessing.pool.ThreadPool(或multiprocessing.pool.Pool) 喜欢：from ...
极速爬取下载站酷（https://www.zcool.com.cn/）设计师/用户上传的全部照片/插画等图片。 项目地址：https://github.com/lonsty/scraper 特点：极速下载：多线程异步下载，可以根据需要设置线程数 异常重试：只要重试次数足够多，就没有下载不下来的图片 (^o^)/ 增量下载：设计师/用户有新的上传，再跑一遍程序就行了 O(∩_∩)O嗯! 支持代理：可以配置使用代理环境：python3.6及以上1. 快速使用 1) 克隆项目到本地 git clone https...
我正在寻找使用多线程的Python和ZeroMQ实现REQ-REP模式. 使用Python,当新客户端连接到服务器时,我可以创建一个新线程.该线程将处理与该特定客户端的所有通信,直到关闭套接字：# Thread that will handle client's requests class ClientThread(threading.Thread):# Implementation...def __init__(self, socket):threading.Thread.__init__(self)self.socket = socketdef run(self):while keep_alive:# Thread can receive from cl...
使用模块queue 队列控制访问全局变量suprocess 创建子进程生成多个shell此脚本可用于网络割接改造时 判断各个设备的网络连通性，ip地址和设备名字均从企业配置库读取。利用队列控制变量读取。2秒之内快速ping完#!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- from threading import Thread import subprocess from Queue import Queue import pymysql num_threads=10 q=Queue() def pingme(i,queue): while True: ip=queu...
Quene 功能主要解决利用线程的计算不能直接return的问题 一. 代码import threading import time from queue import Queuedef job(l,q):for i in range(len(l)):l[i] = l[i]**2return q.put(l) # 线程运行的结果不能直接return，所以我们把它的结果放在q中def mutithreading():q = Queue()threads = []data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]for i in range(4):t = threading.Thread(target=job,args=(data[i],q))t.start()th...
说在前面：并发和并行：并发：伪，指在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个线程同时执行的效果，但在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行。并行：真，指在同一时刻,有多条指令在多个处理器上同时执行，无论从宏观还是微观来看，二者都是一起执行的。线程和进程：线程：1、进程是供CPU调度的工作的最小单元2、线程共享进程中的资源3、每个线程可...
Python解释器具有全局解释器锁,据我了解,扩展必须在多线程环境中获取它.但是Boost.Python HOWTO page表示扩展功能必须释放GIL并在退出时重新获取它. 我想抵制在这里进行猜测的诱惑,所以我想知道在以下情况下应该是什么GIL锁定模式： > Extension是从python调用的(大概在python线程中运行).>扩展程序的后台线程会回调Py_ *函数. 最后一个问题是,为什么链接文件说应该发布GIL并重新获得GIL？解决方法:每当Python解释字节码时,当前运行...
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点： 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。 程序的运行速度可能加快。 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。 每个独立的线程有一个程序运...
# 多线程实例# 例1.单线程from time import sleep,ctimedef task1(taskName): for i in range(2): print("正在执行 %s %s"%(taskName,ctime())) sleep(2)def task2(taskName): for i in range(2): print("正在执行 %s %s"%(taskName,ctime())) sleep(1)if __name__ == __main__: task1("任务一") task2("任务二")# 例2from time import sleep,ctimedef task(taskName,time): for i in ...
爬虫库 使用简单的requests库，这是一个阻塞的库，速度比较慢。解析使用XPATH表达式总体采用类的形式 多线程 使用concurrent.future并发模块，建立线程池，把future对象扔进去执行即可实现并发爬取效果 数据存储 使用Python ORM sqlalchemy保存到数据库，也可以使用自带的csv模块存在CSV中。 API接口 因为API接口存在数据保护情况，一个电影的每一个分类只能抓取前25页，全部评论、好评、中评、差评所有分类能爬100页，每页有20个数...
简单的来说明一下多线程，python多线程的支持并不友好，因为全局GIL锁（全局安全锁）的原因，只能单核使用，且每次只能运行一个线程，更多是用在IO操作上。 线程创建的两种方法 import threading,time#倒入线程模块def func(name):time.sleep(1)print("hello %s" %name)if __name__=="__main__" :t=threading.Thread(target=func,args=("alex",))t.start()print("main ending")线程创建方法一 #继承threading.Thread类，并重写run...
我想在python中定义一个do_in_parallel函数,该函数将接收带有参数的函数,为每个函数创建一个线程,然后并行执行它们.该功能应这样工作：do_in_parallel(_sleep(3), _sleep(8), _sleep(3))但是,我很难定义do_in_parallel函数以采用每个具有多个参数的多个函数,这是我的尝试：from time import sleep import threadingdef do_in_parallel(*kwargs):tasks = []for func in kwargs.keys():t = threading.Thread(target=func, args=(arg ...
我有一个数据库记录集(约1000行),目前正在对其进行迭代,以使用每个记录的额外db查询来集成更多数据. 这样做会使整个处理时间增加到大约100秒. 我要做的是将功能共享给2-4个进程. 我正在使用Python 2.7具有AWS Lambda兼容性.def handler(event, context):try:records = connection.get_users()mandrill_client = open_mandrill_connection()mandrill_messages = get_mandrill_messages()mandrill_template = 'POINTS weekly-report-...
我听说Python中的线程不容易处理,并且与tkinter更加纠结. 我有以下问题.我有两个类,一个用于GUI,另一个用于无限进程(我必须同时使用两个类).首先,我启动GUI类,然后启动无限进程类.我希望当您关闭GUI时,它也完成无限过程,并且程序结束. 以下是该代码的简化版本：import time, threading from tkinter import * from tkinter import messageboxclass Interface(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self...
似乎IDLE(标准Python Windows安装的一部分)在没有令人讨厌的挂起或bugout崩溃的情况下将无法正确执行多线程程序.有人知道解决此问题的方法吗？ 以下程序将始终挂在IDLE中,但是当直接用Python解释器执行时正常完成：import threading, timeprintLock = threading.Lock()def pl(s):printLock.acquire()print sprintLock.release()class myThread( threading.Thread ):def run(self):i = 0for i in range(0,30):pl(i)time.sleep(0.1)t...