业界用的比较广泛,多线程之间进行同步数据的方法,解决线程之间堵塞,互相不影响. server --> 生产者 client --> 消费者 在一个程序中实现又有生产者又有消费者 ,生产者不断生产,消费者不断消费,达到并行数据安全完整交互的目的. 所以会有消息队列的关键字产生,队列是典型的生产者消费者模型 例如:吃包子例子,生产慢,消费快 #!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*- import threading, timeimport Queueim…

值得拿出来 看看的 多进程 爬取 (生产) , 解析 (消费) 网页 同时进行,可以作为以后项目扩展使用 from bs4 import BeautifulSoup import requests import time import multiprocessing as mp import re from multiprocessing import Queue # from multiprocessing import JoinableQueue as Queue base_url = 'h…

生产者消费者模型:解耦,通过队列降低耦合,支持并发,生产者和消费者是两个独立的并发体,他们之间使用缓存区作为桥梁连接,生产者指望里丢数据,就可以生产下一个数据了,消费者从中拿数据,这样就不会阻塞,影响速度了,可以很好的支持文物的任务的闲忙不均匀问题.…

1. 缓冲区(此处用阻塞队列充当),解决消费者和生产者强耦合问题.(生产者和消费者不直接通信) 2. 通过平衡生产者线程和消费者线程,来提高程序整体处理数据速度. 3. 在并发编程中该模式能解决大多数并发问题. 4. 例子1. 生产者生产一次,每个消费者消费一次 import threading import queue import time def producer(): for i in range(10): q.put("饺子 %s" % i ) print("开始等…

import time def consumer(name): print("%s开始吃包子了"%name) while True: ret = yield time.sleep(1) print("%s吃了%d个包子"%(name,ret)) def producer(): c = consumer("liaoboshi") # c 代表一个生成器 c1 = consumer("tom") c.__next__() #.__…

Python之路,进程.线程.协程篇 本节内容 进程.与线程区别 cpu运行原理 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者消费者模型 Queue队列 开发一个线程池 进程 语法 进程间通讯 进程池 参考链接http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html 生产者消费者模型 实例演示 #生产者消费者模型 import thread…

python通过queue模块来提供线程间的通信机制,从而可以让线程分项数据. 个人感觉queue就是管程的概念 一个生产者消费者问题 from random import randint from threading import Thread from queue import Queue from time import sleep def writeq(queue): print('starting put queue...') queue.put('hahaha', 1) #1表示在有…

1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? 1.1 任务调度 大部分操作系统(如Windows.Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行.任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停…

一,互斥锁,同步锁 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, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…

使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端   By: 授客 QQ:1033553122       1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.…

一.进程锁(同步锁/互斥锁) 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. 例子 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…

昨日内容回顾 python中启动子进程并发编程并发 :多段程序看起来是同时运行的ftp 网盘不支持并发socketserver 多进程 并发异步 两个进程 分别做不同的事情 创建新进程join :阻塞 直到 子进程结束守护进程 daemon :子(守护)进程随着主进程代码的结束而结束进程之间数据隔离使用类来开启一个进程 :自定义类 继承Process 重写run方法 传参数需要重写init属性 pid name方法 terminate is_alive 作业讲解: socket聊天并发实例,使用…

一.进程和线程的基本理解 1.进程 程序是由指令和数据组成的,编译为二进制格式后在硬盘存储,程序启动的过程是将二进制数据加载进内存,这个启动了的程序就称作进程(可简单理解为进行中的程序).例如打开一个QQ,word文档等程序,就会在内存中生成相应的进程,当然如上两种比较复杂的程序启动后由于有多个任务要进行处理,比如word在文字输入的同时还会进行拼写检查等,所以会由主进程fork为多个子进程,每个进程内可能还会由主线程生成有多个子线程. 那么操作系统如何并发执行多任务呢? 在以前的单核CPU时代…

1.进程 正在进行的一个过程或者说一个任务.负责执行任务的是cpu 进程(Process: 是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础.在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体:在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器.程序是指令.数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体.我们自己在python文件中写了一些代码,这叫做程序,运行这个python文件的时候,这叫做进程. 狭义定义:进程是正在运行的程序的实例…

我们已经知道,对公共资源进行互斥访问,可以使用Lock上锁,或者使用RLock去重入锁. 但是这些都只是方便于处理简单的同步现象,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. 要解决更复杂的同步问题,就必须考虑别的办法了. threading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Condition的主要方式为: 线程首先a…

一,互斥锁,同步锁 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, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…

之前用C++写过一篇生产者消费者的实现. 生产者和消费者主要是处理互斥和同步的问题: 队列作为缓冲区,需要互斥操作 队列中没有产品,消费者需要等待,直到生产者放入产品并通知它.队列慢的情况类似. 这里我使用list模拟Python标准库的Queue,这里我设置一个大小限制为5: SyncQueue.py from threading import Lock from threading import Condition class Queue(): def __init__(self): sel…

队列(Queue) 在多个线程之间安全的交换数据信息,队列在多线程编程中特别有用 队列的好处: 提高双方的效率,你只需要把数据放到队列中,中间去干别的事情. 完成了程序的解耦性,两者关系依赖性没有不大. 一.队列的类型: 1.lass queue.Queue(maxsize=0) 先进先出,后进后出 import queue q = queue.Queue() # 生成先入先出队列实例 q.put(1) # 先放进1,再放入2 q.put(2) print(q.get()) # # 输出 1 2…

一.paramiko模块 他是什么东西? paramiko模块是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接. 先来个实例: import paramiko # 创建SSH对象 ssh = paramiko.SSHClient() # 允许连接不在know_hosts文件中的主机 ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) # 连接服务器 ssh.connect(hostna…

一.生产者消费者模型 import multiprocessing from time import ctime def consumer(input_q): print("Into consumer:",ctime()) while True: #处理项 item = input_q.get() print("pull",item,"out of q")#此处替换为有用的工作 input_q.task_done()#发出信号通知任务完成 pri…

摘录python核心编程 本例中演示生产者-消费者模型:商品或服务的生产者生产商品,然后将其放到类似队列的数据结构中.生产商品中的时间是不确定的,同样消费者消费商品的时间也是不确定的. 使用queue模块(python2.x版本中,叫Queue)来提供线程间通信的机制,从而让线程之间可以分享数据.具体而言,就是创建一个队列,让生产者(线程)在其中放入新的商品,而消费者(线程)消费这些商品. 下表是queue模块的部分属性: 属性 描述 queue模块的类 Queue(maxsize=0) 创建一…

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() …

(1)锁: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. 虽然使用加锁的形式实现了顺序的执行,但是程序又重新变成串行了,这样确实会浪费了时间,却保证了数据的安全. (Lock) import json from multiprocessing import Process,Lock ###### 锁 ###### import time import random def get…

#######################总结######### 主要理解 锁      生产者消费者模型 解耦用的   队列 共享资源的时候 是不安全的 所以用到后面的锁 守护进程:p.daemon = True  #将该进程设置为守护进程,必须写在start之前,意思如果我的主进程代码运行结束了,你这个子进程不管运行到什么地方,都直接结束 ######### 进程其他方法import time import os from multiprocessing import Process d…

定义: 在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题.该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度.     为什么要使用生产者和消费者模式 在线程世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是消费数据的线程.在多线程开发当中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式.     什么是…

生产者消费者模型介绍 为什么要使用生产者消费者模型 生产者指的是生产数据的任务,消费者指的是处理数据的任务,在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据. 同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式. 什么是生产者和消费者模式 生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题.生产者和消费者彼此之间不直接通讯,而通过阻塞队列来进行通讯,所以生产…

六 守护线程 无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁 需要强调的是:运行完毕并非终止运行 #1.对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕 #2.对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕 详细解释: #1 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程),才会结束, #2 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行…

#Auther Bob #--*--conding:utf-8 --*-- #生产者消费者模型,这里的例子是这样的,有一个厨师在做包子,有一个顾客在吃包子,有一个服务员在储存包子,这个服务员我们就可以用queue来实现 import threading import queue import time ''' def consumer(p,que): id = que.get() print("[%s]来吃包子了,我吃到的包子的名字是[%s]" %(p,id)) def prodcer…

用 threading.Event() 也可以实现生产者/消费者模式 (自己拍脑袋想出来的,无法知道其正确性,请大神告知为谢!) import threading import time import random products = 20 class Producer(threading.Thread): '''生产者''' ix = [0] # 生产者实例个数 # 闭包,必须是数组,不能直接 ix = 0 def __init__(self): super().__init__() sel…

用多线程和队列来实现生产者消费者模型 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import threading import queue import time q = queue.Queue() def Producer(name): count = 1 while True: q.put("面包%s" %count) print("[%s]做了[%s]个面包" %(name,cou…