day34 线程池 协程】的更多相关文章

今日内容: 1. 线程的其他方法 2.线程队列(重点) 3.线程池(重点) 4.协程 1.线程的其他方法 语法: Threading.current_thread() # 当前正在运行的线程对象的一个列表 GetName() # 获取线程名 Ident() 获取线程的ID Threading.active_count() # 当前正在运行的线程数量 import threading import time from threading import Thread,current_thread d…
一.线程队列 队列:1.Queue 先进先出 自带锁 数据安全 from queue import Queue from multiprocessing import Queue (IPC队列)2.LifoQueue后进先出 后进先出 自带锁 数据安全 from queue import LifoQueue lq=LifoQueue(5) lq.put(123) lq.put(666) lq.put(888) lq.put(999) lq.put("love") print(lq.pu…
1. 线程的一些其他方法 threading.current_thread()  # 线程对象 threading.current_thread().getName()  # 线程名称 threading.current_thread().ident   # 当前线程ID threading.get_ident()  #  当前线程ID threading.enumerate()  # 连同主线程在内的正在运行的线程名称 threading.active_count()  # 活跃的线程数 fr…
1.线程的其他方法 from threading import Thread,current_thread import time import threading def f1(n): time.sleep(1) print('子线程名称',current_thread().getName())#获取线程名 if __name__=='__main__': t1=Thread(target=f1,args=(1,)) t1.start() print('主线程名称',current_threa…
1.基于多线程实现套接字服务端支持并发 服务端 from socket import * from threading import Thread def comunicate(conn): while True: # 通信循环 try: data = conn.recv(1024) if len(data) == 0: break conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError: break conn.close() def server…
1 线程的其他方法 threading.current_thread().getName()    查询当前线程对象的名字 threading.current_thread().ident             查询当前进程对象的ID threading.enumerate()                            目前正在活动中的线程 threading.active_count()                         目前有几条活动中的线程 2 线程队列 (数据…
目录 进程池线程池的使用***** 进程池/线程池的创建和提交回调 验证复用池子里的线程或进程 异步回调机制 通过闭包给回调函数添加额外参数(扩展) 协程*** 概念回顾(协程这里再理一下) 如何实现协程 生成器的yield 可以实现保存状态(行不通) gevent模块实现 利用gevent在单线程下实现并发(协程) I/O 模型(只放了几张图) 阻塞I/O模型 非阻塞I/O模型 多路复用I/O模型 信号驱动I/O模型 异步I/O模型 进程池线程池的使用***** 无论是开线程还是开进程都会消耗…
目录 05 网络并发 05 网络并发…
参考博客地址 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html 1.python GIL全局解释器锁 python调用的操作系统的原生线程,当python调用操作系统的原生线程工作之后,python就没有办法控制线程进行工作了,所以当多个线程同时修改同一份数据的时候,就有可能造成数据修改的不一致性,那么针对这种情况,python GIL全局解释器锁会允许在同一时间只有一个线程在修改数据; 需要注意,python GIL和python程序中…
进程 场景 利用多核.高计算型的程序.启动数量有限 进程是计算机中最小的资源分配单位 进程和线程是包含关系 每个进程中都至少有一条线程 可以利用多核,数据隔离 创建 销毁 切换 时间开销都比较大 随着开启的数量增加 给操作系统带来负担 线程 高IO型 调度是我们不能干预的 我们只能写我们自己的逻辑 场景 一些协程现有的模块不能完成帮助我们规避IO操作的功能 适合使用多线程 urllib 被CPU调度的最小单位,线程的切换时操作系统完成的 在cpython解释器下不能利用多核,数据共享 创建 销毁…