class multiprocessing.JoinableQueue([maxsize]) JoinableQueue, a Queue subclass, is a queue which additionally has task_done() and join() methods. task_done() Indicate that a formerly enqueued task is complete. Used by queue consumers. For each get() …

import timeimport random import queuefrom multiprocessing import Process,Queue 案例一:def consumer(q,name): while True: food = q.get() if food is None: break time.sleep(random.uniform(0.5,1)) print('%s消费了%s'%(name,food)) def producer(q,name,food): for i…

进程同步: 1. 锁 (重点)    锁通常被用来实现对共享资源的同步访问.为每一个共享资源创建一个Lock对象,当你需要访问该资源时,调用acquire方法来获取锁对象(如果其它线程已经获得了该锁,则当前线程需等待其被释放),待资源访问完后,再调用release方法释放锁 Lock  先异步, 到共同区域的时候同步, 一次只能有一个进程执行加锁的程序, 避免错乱.  由并发变成串行, 牺牲效率, 保证了数据的安全. import json from multiprocessing import…

JoinableQueue同样通过multiprocessing使用. 创建队列的另外一个类: JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理.通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的. 参数介绍:     maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制.   方法介绍:     JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有:     q.task_done():使用者使用此方…

from multiprocessing import Process, Queue def f1(q); for  i   in range(10): q.put(i) def f2(q): whlie 1: print(q.get()) if   __name__ == '__main__': q = Queue(10)#队列的容量 a = Process(target=f1,args=(q,) b = Process(target=f2,args=(q,) a.start() b.star…

一.进程的其他方法 1.   .name      进程名   (可指定) 2.  .pid     进程号 3.   os.getpid         在什么位置就是什么的进程号 4.   .is_alive()     判断子进程是否还活着 5.    .terminate()       给操作系统发出结束进程的信号 二 .进程之间是物理隔离的 三. 守护进程 .daemon = True    设置成为守护进程 必须写在 start 之前 跟着主进程的结束而结束 四.僵尸进程和孤儿进程…

消费者模型-->存和取得过程 和Queue队列区别:解决了Queue队列拿取完,程序阻塞不能自动关闭(依靠放入None来解决)的问题--->参见上个例子 put 存入, get 获取 q.task_done 通过队列其中一个数据被处理,JoinableQueue 默认会计数,执行一次task_done减少一次队列数 JoinableQueue 里面有5个值,task_done减少一个,减到0 , 队列里面的值为空,然后发送消息给q,join,撤销阻塞,程序执行完毕! q.join() 添加阻塞…

内容梗概: 1.进程同步(锁) 2.队列(重点) 3.生产者消费者模式 4.JoinableQueue([maxsize]) 5.信号量(了解) 6.事件 1.进程同步(锁) 并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题:进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理.实例:由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争注意:首先在当前文件目录下创建一个名为d…

生产者消费者模型 主要是为解耦 借助队列来实现生产者消费者模型 栈:先进后出(First In Last Out 简称 FILO) 队列: 先进先出(First In First Out 简称 FIFO) import queue # 不能进行多进程之间的数据传输(1)from multiprocessing import Queue 借助Queue解决生产者消费者模型 队列是安全的. q = Queue(num) num : 队列的最大长度 q.get()# 阻塞等待获取数据,如果有数据直接获…

一.生产者消费者 主要是为解耦(借助队列来实现生产者消费者模型) import queue  # 不能进行多进程之间的数据传输 (1)from multiprocessing import Queue    借助Queue解决生产者消费者模型,队列是安全的. q = Queue(num) num :为队列的最大长度 q.get() # 阻塞等待获取数据,如果有数据直接获取,如果没有数据,阻塞等待 q.put() # 阻塞,如果可以继续往队列中放数据,就直接放,不能放就阻塞等待 q.get_now…

1.队列的使用: 队列引用的前提: 多个进程对同一块共享数据的修改:要从硬盘读文件,慢,还要考虑上锁: 所以就出现了 队列 和 管道 都在内存中(快): 队列 = 管道 + 上锁 用队列的目的: 进程间通信(IPC),队列可以放任意类型的数据,应该放小东西, q = Queue(3) get put full empty 队列作用: 多个进程之间通信使用的,一个进程将数据放到队列里面,另外一个进程从队列里面取走数据,干的是进程之间通信的活 from multiprocessing import…

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8  # Date: 2018/6/17import timefrom multiprocessing import Process, JoinableQueue def producer(q):    for i in range(10):        res = '包子 %s' % i        time.sleep(0.5)  # 模拟生产者造一条数据的时间        print('生产者生产了%s' %…

多线程 多进程: 核心是多道技术,本质上就是切换加保存技术. 当进程IO操作较多,可以提高程序效率. 每个进程都默认有一条主线程. 多线程: 程序的执行线路,相当于一条流水线,其包含了程序的具体执行步骤. 操作系统是工厂,进程就是车间,线程就是流水线. 同一个进程的线程PID相同 线程和进程的关系: 进程包含了运行程序的所有资源,同一进程内的线程们共享该资源.不同进程内的线程资源是隔离的. 进程是一个资源单位,线程是CPU的最小执行单位! 每一个进程一旦被创建,就默认开启了一条线程,该线程称之为…

2019-5-20未命名文件 新建模板小书匠 欢迎使用 小书匠(xiaoshujiang)编辑器,您可以通过 小书匠主按钮>模板 里的模板管理来改变新建文章的内容. joinablequeue实现生产者消费者模型 1.使用Queue实现的代码 import time import random from multiprocessing import Process,Queue def producer(q,name,food): for i in range(2): time.sleep(ran…

生产者消费者的问题及其解决办法 问题 在之前的生产者消费者模型中,生产者和消费者只有一个, 那么生产者往队列里put几次,消费者就get几次,但是存在一个问题, 生产者不一定只有一个,消费者也不一定只有一个,那么怎么确定生产者进程结束了, 从而让消费者进程跟着一起结束成为一个问题(不然消费者还是一直处于get的阻塞状态,无法终止) 解决办法 1.通过joinablequeue类实例化出来的对象来代替之前queue实例化产生的进程间的队列 2.q.join() 和 q.task_done()方法配…

1.进程对列 让进程之间共享资源 先进先出 (1)基本语法 from multiprocessing import Process,Queue q = Queue() # 1.用put方法往队列中存值 q.put(111) # 2.用get方法从队列中取值 res= q.get() print(res) # 3.当队列中没有值,再调用get就会发生阻塞 res = q.get() print(res) # 4.get_nowait 在没有值的时候,直接报错.错在兼容性问题,不推荐使用 res =…

1.JoinableQueue队列 JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但是队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理.通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的. 案例: from multiprocessing import JoinableQueue # join是等待某个任务完成 able 可以 Queue 队列 # 翻译过来被join的队列 q = JoinableQueue() q.put(') q.put(') print('取走一个…

1.joinablequeue队列 joinablequeue与queue一样,也是一种队列,其继承自queue,也有queue中的put 与get 方法,但是在joinablequeue中有自己的 task_done 与 join方法 task_done方法: 记录从队列中取出的数据是否执行完毕 join方法: 会等待对列取完后才会执行后续的代码,相当于是一个阻塞操作,与进程的join方法相似 2.joinablequeue方法及守护进程的应用 import time import rando…

JoinableQueue和Queue 使用一样 这就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理.通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的. JoinableQueue([maxsize]) 参数介绍 maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制 方法介绍 JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有: q.task_done():使用者使用此方法发出信号,表示q.get()的返回数据已经被处理 数据全部接好了.如果调用此方…

from multiprocessing import JoinableQueue import time import random import asyncio import logging from multiprocessing import cpu_count from multiprocessing import Process logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(levelname)s…

八:事件(Event()) # 阻塞事件:    e = Event() 生成事件对象e    e.wait() 动态给程序加阻塞,程序当中是否加阻塞完全取决于该对象中的is_set() [默认返回值是False]    # 如果是True 不加阻塞    # 如果是False 加阻塞# 控制这个属性的值    # set() 方法        将这个属性的值改成True    # clear() 方法     将这个属性的值改成False    #is_set() 方法      判断当前属…

一.进程队列补充-创建进程队列的另一个类JoinableQueue JoinableQueue同样通过multiprocessing使用. 创建队列的另外一个类: JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理.通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的. 参数介绍:     maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制.   方法介绍:     JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的…

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以常见的端口扫描器为实例 端口扫描器的原理很简单,操作socket来判断连接状态确定主机端口的开放情况. import socket def scan(port): s = socket.socket() if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': map(scan,range(1,65536)) 这是一个socket扫描器的基本代码. 但是如…

字符串:s.strip()  删除字符串开始和结尾的空白字符. s.lstrip() 删除左边的,s.rstrip()  删除右边的. 随机数:random.random()  生成0-1之间的数.       random.randint(0,100) 生成0-100之间的整数. unicode文本标准化 import unicodedata unicodedata.normalize('NFD', s) 文件: with open() as f: with控制块结束时,文件会自动关闭.  …

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD…

port扫描仪的原理非常easy.没有什么比操作更socket,能够connect它认为,port打开. import socket def scan(port): s = socket.socket() if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': map(scan,range(1,65536)) 这样一个最简单的端口扫描器出来了. 等等喂,半…

mutilprocess简介 像线程一样管理进程,这个是mutilprocess的核心,他与threading很是相像,对多核CPU的利用率会比threading好的多. import multiprocessing def worker(num): """thread worker function""" print 'Worker:', num return if __name__ == '__main__': jobs = [] for i…

multiprocessing 与 threading.Thread 类似 multiprocessing.Process 创建进程, 该进程可以运行用 python 编写的函数. multiprocessing.Process.start() multiprocessing.Process.run() multiprocessing.Process.join() Process.PID 保存有 PID, 如果进程还没有 start() , 则 PID 为 None. 注意 在 UNIX 平台上…

一.进程和线程的简单解释 进程(process)和线程(thread)是操作系统的基本概念,但是它们比较抽象,不容易掌握. 用生活举例: (转自阮一峰网络日志) 1.计算机的核心是CPU,它承担了所有的计算任务.它就像一座工厂,时刻在运行. 2.假定工厂的电力有限,一次只能供给一个车间使用.也就是说,一个车间开工的时候,其他车间都必须停工.背后的含义就是,单个CPU一次只能运行一个任务. 3.进程就好比工厂的车间,它代表CPU所能处理的单个任务.任一时刻,CPU总是运行一个进程,其他进程处于非运…