python多线程的适用场景

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python多线程的适用场景

1.多线程对于计算密集型无用需求:列表li1每个元素加1,列表li2每个元素加100 # 导入模块 import threading li1 = [11, 22, 33] # +1 li2 = [44, 55, 66] # 100 def func(data, plus): for i in range(len(data)): data[i] = data[i] + plus # 线程1:负责给li1每个元素加1 t1 = threading.Thread(target=func, args=…

python多线程应用——DB2数据库备份

前言:DB2一个实例下,可以存在多个数据库,之前使用shell备份脚本,但是同一时刻只能备份一个数据库,对于几百G的备份文件,这个速度显然太慢,今天学习了Python多线程,刚好应用一下. 分析:1.Python多线程在某些场景上是鸡肋,但是这里使用多线程,目的是开启多个shell子进程. 2.磁盘I/O允许情况下,使用多个db2 backup进程. 3.thread模块有诸多问题,这里使用threading模块. 4.先前备份脚本修改端口来清理已连接应用,太过暴力,虽然都为冷备,但每次重启开销…

python 多线程，tthread模块比较底层，而threading模块是对thread做了一些包装，multithreading

Python多线程详解 2016/05/10 · 基础知识 · 1 评论· 多线程分享到:20 本文作者: 伯乐在线 - 王海波 .未经作者许可,禁止转载!欢迎加入伯乐在线专栏作者. 1.多线程的理解多进程和多线程都可以执行多个任务,线程是进程的一部分.线程的特点是线程之间可以共享内存和变量,资源消耗少(不过在Unix环境中,多进程和多线程资源调度消耗差距不明显,Unix调度较快),缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦. 2.Python多线程创建在Python中,同样可以实现多线程,有两…

python多线程使用场景

python多线程使用场景如果程序时cpu密集型的,使用python的多线程是无法提升效率的,如果程序时IO密集型的,使用python多线程可以提高程序的整体效率 CPU密集型(CPU-bound) CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存), I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高. IO密集型(I/O bound) I…

python多线程场景下print丢失

python多线程情况下,print输出会出现丢失的情况,而logging模块的日志输出不会. 以下是示例代码,多运行几次就会发现这个有意思的现象 # coding:utf-8 import threading import time import logging def action(arg): time.sleep(1) logging.info('sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().ge…

python多线程学习记录

1.多线程的创建 import threading t = t.theading.Thread(target, args--) t.SetDeamon(True)//设置为守护进程 t.start(),启动线程 t.join(),阻塞当前线程,即使得在当前线程结束时,不会退出.会等到子线程结束之后才退出. 如果不加join语句,主线程不会等到子线程结束才结束,但却不会立即杀死该线程. 但是如果添加了SetDaemon(True),如果不加join,则会在主线程结束后马上杀死子线程. 如果join…