Python之路(第四十篇)进程池

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一.进程池进程池也是通过事先划分一块系统资源区域,这组资源区域在服务器启动时就已经创建和初始化,用户如果想创建新的进程,可以直接取得资源,从而避免了动态分配资源(这是很耗时的). 线程池内子进程的数目一般在3-10个之间,当有新的任务来到时,主进程将通过某种方式选择进程池中的某一个子进程来为之服务.相比于动态创建子进程,选择一个已经存在的子进程的代价显得小得多(进程开启过多,效率反而会下降,开启进程是需要占用系统资源的,而且开启多余核数目的进程也无法做到并行). Pool可以提供指定数量的进程…

Python之路(第四十六篇)多种方法实现python线程池(threadpool模块\multiprocessing.dummy模块\concurrent.futures模块)

一.线程池很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各…

Python之路【第二十篇】：待更新中.....

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Python之路【第十篇】：HTML -暂无等待更新

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Python之路(第四十四篇)线程同步锁、死锁、递归锁、信号量

在使用多线程的应用下,如何保证线程安全,以及线程之间的同步,或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题,也是使用多线程下面临的问题,如果处理不好,会带来较严重的后果,使用python多线程中提供Lock Rlock Semaphore Event Condition 用来保证线程之间的同步,后者保证访问共享变量的互斥问题 Lock & RLock:互斥锁用来保证多线程访问共享变量的问题 Semaphore对象:Lock互斥锁的加强版,可以被多个线程同时拥有,而Lock只能被某一个线程同时拥有. E…

Python之路(第四十五篇)线程Event事件、条件Condition、定时器Timer、线程queue

一.事件Event Event(事件):事件处理的机制:全局定义了一个内置标志Flag,如果Flag值为 False,那么当程序执行 event.wait方法时就会阻塞,如果Flag值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞. Event其实就是一个简化版的 Condition.Event没有锁,无法使线程进入同步阻塞状态. Event() set(): 将标志设为True,并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态. clear(): 将标志设为False. wait(time…