一、功能说明：1. 多线程方式抓取代理服务器，并多线程验证代理服务器ps 代理服务器是从http://www.cnproxy.com/ （测试只选择了8个页面）抓取2. 抓取一个网站的图片地址，多线程随机取一个代理服务器下载图片二、实现代码 代码如下:#!/usr/bin/env python#coding:utf-8 import urllib2import reimport threadingimport timeimport random rawProxyList = []checkedProxyList = []imgurl_list = [] #抓取代理网站portdicts ={v:"3"...
实现简单的多线程下载，需要关注如下几点：1.文件的大小：可以从reponse header中提取，如“Content-Length:911”表示大小是911字节2.任务拆分：指定各个线程下载的文件的哪一块，可以通过request header中添加“Range: bytes=300-400”（表示下载300~400byte的内容），注意可以请求的文件的range是[0, size-1]字节的。3.下载文件的聚合：各个线程将自己下载的文件块保存为临时文件，所有线程都完成后，再将这些临时文件按顺序聚合...
代码一：#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- #encoding=utf-8import threading import Queue import sys import urllib2 import re import MySQLdb# # 数据库变量设置 # DB_HOST = 127.0.0.1 DB_USER = "XXXX" DB_PASSWD = "XXXXXXXX" DB_NAME = "xxxx"# # 变量设置 # THREAD_LIMIT = 3 jobs = Queue.Queue(5) singlelock = threading.Lock() info = Queue.Queue()def workerbee(inputlist):for x in xrange(THREAD_LIMIT)...
学过Python的人应该都知道，Python是支持多线程的，并且是native的线程。本文主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程的。 python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用。 这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善，不能利用多CPU，但是下个版本的python中已经考虑改进这点，让我们拭目以待吧。 threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了...
今天去辛集买箱包，下午挺晚才回来，又是恶心又是头痛。恶心是因为早上吃坏东西+晕车+回来时看到车祸现场，头痛大概是烈日和空调混合刺激而成。没有时间没有精神没有力气学习了，这篇博客就说说python中一个小小函数。 由于坑爹的学校坑爷的专业，多线程编程老师从来没教过，多线程的概念也是教的稀里糊涂，本人python也是菜鸟级别，所以遇到多线程的编程就傻眼了，别人用的顺手的join函数我却偏偏理解不来。早上在去辛集的路上想这...
本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例，分享给大家供大家参考。具体分析如下： python的锁可以独立提取出来代码如下:mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理。代码如下:#!/...
一、python多线程 因为CPython的实现使用了Global Interpereter Lock(GIL)，使得python中同一时刻只有一个线程在执行，从而简化了python解释器的实现，且python对象模型天然地线程安全。如果你想你的应用程序在多核的机器上使用更好的资源，建议使用multiprocessing或concurrent.futures.processpoolexecutor。但是如果你的程序是IO密集型，则使用线程仍然是很好的选择。 二、python多线程使用的两种方法 实例：代码如下: import t...
一、多线程同步 由于CPython的python解释器在单线程模式下执行，所以导致python的多线程在很多的时候并不能很好地发挥多核cpu的资源。大部分情况都推荐使用多进程。 python的多线程的同步与其他语言基本相同，主要包含： Lock & RLock ：用来确保多线程多共享资源的访问。 Semaphore ： 用来确保一定资源多线程访问时的上限，例如资源池。 Event : 是最简单的线程间通信的方式，一个线程可以发送信号，其他的线程接收到信号后执行...
Python中多线程使用到Threading模块。Threading模块中用到的主要的类是Thread，我们先来写一个简单的多线程代码：代码如下: # coding : uft-8 __author__ = Phtih0n import threading class MyThread(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self)def run(self):global nprint nn += 1 if "__main__" == __name__:n = 0ThreadList = []for i in range(0, 10):t = MyThread()ThreadList.append(t)for t in...
运行时请在其目录下添加user.txt passwd.txt两文件。否则会报错。程序没有加异常处理。代码比较挫.....代码如下: #coding:utf-8- import base64 import urllib2 import Queue import threading,re,sys queue = Queue.Queue() class Rout_thread(threading.Thread):def __init__(self,queue,passwd):threading.Thread.__init__(self) self.queue=queue self.passwordlist=passwd def run(self): self.user=queue.get() for se...
昨晚今晚写了两晚，总算把Py Port Scanner 写完了，姑且称之为0.1版本，算是一个Python多线程端口扫描工具。 水平有限，实话中间有一些困惑和不解的地方，代码可能也写的比较乱。有些问题并未找到很好的解决方法，还望大家谅解。速度大家自己试验，我感觉还行。 送上效果图两份，分别是扫单IP和扫IP段：源码：代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = Phtih0n import threading, socket, sys, cmd, os, Queue #扫描常用端口...
本文实例讲述了python使用多线程不断刷新网页的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 这段代码可以开通过个线程不断刷新指定的页面，可用于刷票，增加网页访问量等等，不用再去按F5了import thread import urllib2 import sys import time def usage():print Usage: python + sys.argv[0] + sys.exit() def reloader(numthread):url = sys.argv[1]numreloads = 0while True:try:urllib2.urlopen(url)numreloads = numreloads...
在批评Python的讨论中，常常说起Python多线程是多么的难用。还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为“GIL”)指指点点，说它阻碍了Python的多线程程序同时运行。因此，如果你是从其他语言（比如C++或Java）转过来的话，Python线程模块并不会像你想象的那样去运行。必须要说明的是，我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码，并且能带来性能的显著提升，只要你能顾及到一些事情。如果你还没看过的话，我建议你看看Eqba...
使用threading.Event可以实现线程间相互通信，之前的Python：使用threading模块实现多线程编程七[使用Condition实现复杂同步]我们已经初步实现了线程间通信的基本功能，但是更为通用的一种做法是使用threading.Event对象。使用threading.Event可以使一个线程等待其他线程的通知，我们把这个Event传递到线程对象中，Event默认内置了一个标志，初始值为False。一旦该线程通过wait()方法进入等待状态，直到另一个线程调用该Event的set...
目前我们已经会使用Lock去对公共资源进行互斥访问了，也探讨了同一线程可以使用RLock去重入锁，但是尽管如此我们只不过才处理了一些程序中简单的同步现象，我们甚至还不能很合理的去解决使用Lock锁带来的死锁问题。所以我们得学会使用更深层的解决同步问题。 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。 使用Con...