这篇文章主要为大家详细介绍了python实现单线程多任务非阻塞TCP服务端的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下本文实例为大家分享了python实现单线程多任务非阻塞TCP服务端的具体代码，供大家参考，具体内容如下# coding:utf-8 from socket import *# 1.创建服务器socket sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)# 2.绑定主机和端口 addr = (, 7788) # sock.bind(addr)# 3. 设置最大监听数目，并发 sock.listen...
这篇文章主要给大家介绍了关于Linux下Python脚本自启动与定时任务的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面跟着小编来一起学习学习吧。前言最近同事问了一个关于Python脚本自启动与定时任务的问题，发现很多的朋友对这块都不是特别的熟悉，所以本文主要给大家介绍的是关于Linux下Python脚本自启动与定时任务的相关内容，分享出来供大家参考学习，话不多说了...
需求加入我们需要处理一串个位数（0~9），奇数时需要循环打印它；偶数则等待对应时长并完成所有任务；0则是错误，但不需要终止任务，可以自定义一些处理。关键点定义func函数处理需求callback处理返回结果，只有偶数和0返回；奇数会一直执行；要控制线程池状态，则需要针对偶数和0时抛出异常，并捕获异常处理。threadpool定义线程池并发实现# -*- coding: utf-8 -*- from threadpool import makeRequests, ThreadPool import time ...
1.简介celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列。它侧重于实时操作，但对调度支持也很好。celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务。celery是用Python编写的，但该协议可以在任何语言实现。它也可以与其他语言通过webhooks实现。建议的消息代理RabbitMQ的，但提供有限支持Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, ，和数据库（使用SQLAlchemy的或Django的 ORM） 。celery是易于集成Django, Pylons and Flask...
这篇文章主要介绍了Python实现简单的多任务mysql转xml的方法,结合实例形式分析了Python查询mysql结果集转xml格式数据输出的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python实现简单的多任务mysql转xml的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：为了需求导出的格式尽量和navicat导出的xml一致。用的gevent，文件i/o操作会阻塞，所以并不会完全异步。1. mysql2xml.py：# -*- coding: utf-8 -*- Created on 2014/12/27 @auth...
本篇文章主要介绍了Python实现定时任务，主要有5种方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。Python下实现定时任务的方式有很多种方式。下面介绍几种循环sleep：这是一种最简单的方式，在循环里放入要执行的任务，然后sleep一段时间再执行。缺点是，不容易控制，而且sleep是个阻塞函数。def timer(n): 每n秒执行一次 while True: print time.strftime(%Y-%m-%d %X,time.localtime()) yourTask() # 此处为要执行...
熟悉linux的朋友应该知道在linux中可以使用crontab设置定时任务。可以通过命令crontab -e编写任务。当然也可以直接写配置文件设置任务。但是有时候希望通过脚本自动设置，比如我们应用程序部署时等。有需求当然就得想办法解决，不然在程序猿界混（一群自得其乐的猿）。下面进入正题，开始想通过以写文件的形式设置，通过在配置文件中直接追加一行即可。但是读写文件难免有点繁琐，再比如：设置任务时要检查任务是否已经存在；根据输...
首先让我们首先看一个例子。我们知道在*NIX下面，uname命令是查看系统的发行版。 可以写这样一个Fabric脚本：from fabric.api import run def host_type():run(uname -s)将上面的脚本保存为fabfile.py，就可以通过fab命令在多个主机上执行host_type脚本了：$ fab -H localhost,linuxbox host_type [localhost] run: uname -s [localhost] out: Darwin [linuxbox] run: uname -s [linuxbox] out: Linux执行过程中可能需要你输入系统...
主要应用场景为：有变动需求的一次性定时任务。 通过redis过期事件的监听，执行相应命令。（注意：因为监听只能得到key, 所以需要另外存储具体执行内容体） 另外记得修改redis配置：notify-keyspace-events Ex import redis rdc = redis.StrictRedis() pubsub = rdc.pubsub() pubsub.psubscribe("__keyevent@0__:expired") while pubsub.subscribed: msg = pubsub.get_message() if msg: print msg
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...
了解Gearman，请访问gearman官网：gearman.org/++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++安装Gearman:++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++基础依赖库：yum install boost-devel libevent-devel sqlite-devel libuuid-devel wget https://launchpad.net/gearmand/trunk/0.33/+download/gearmand-0.33.tar.gz tar xzvf gearmand-0.33.tar.gz cd gearmand-0.33 ./configure make make install+++++++++++++++++++++...
高性能服务器Tornado Python的web框架名目繁多，各有千秋。正如光荣属于希腊，伟大属于罗马。Python的优雅结合WSGI的设计，让web框架接口实现千秋一统。WSGI 把应用（Application）和服务器（Server）结合起来。Django 和 Flask 都可以结合 gunicon 搭建部署应用。 与 django 和 flask 不一样，tornado 既可以是 wsgi 应用，也可以是 wsgi 服务。当然，选择tornado更多的考量源于其单进程单线程异步IO的网络模式。高性能往往吸引人...
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，大家参考使用吧 代码如下:#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-import loggingimport queueimport 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...
示例 标准线程多进程，生产者/消费者示例： Worker越多,问题越大代码如下: # -*- coding: utf8 -*- import os import time import Queue import threading from PIL import Image def create_thumbnail(filename, size=(128, 128)):try:fp, fmt = filename.rsplit(., 1)im = Image.open(filename)im.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)im.save((fp + _+x.join(str(i) for i in size) + .+fmt), im.format)return %s thumbnail succe...
众所周知，Python的并行处理能力很不理想。我认为如果不考虑线程和GIL的标准参数（它们大多是合法的），其原因不是因为技术不到位，而是我们的使用方法不恰当。大多数关于Python线程和多进程的教材虽然都很出色，但是内容繁琐冗长。它们的确在开篇铺陈了许多有用信息，但往往都不会涉及真正能提高日常工作的部分。 经典例子 DDG上以“Python threading tutorial （Python线程教程）”为关键字的热门搜索结果表明：几乎每篇文章中给...