python并发模块之concurrent.futures(二) 上次我们简单的了解下,模块的一些基本方法和用法,这里我们进一步对concurrent.futures做一个了解和拓展.上次的内容点这.python并发模块之concurrent.futures(二)以下载图片为例子,下面的程序是顺序下载http://www.58pic.com/newpic/28660111.html网站的24个表情 . from requests_html import HTMLSessionimport osi…

Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持,他属于上层的封装,对于用户来说,不用在考虑那么多东西了. 官方参考资料:https://pythonhosted.org/futures/ 1.Executor Exectuor是基础模块,这是一个抽象类,其子类分…

多种方法实现 python 线程池 一. 既然多线程可以缩短程序运行时间,那么,是不是线程数量越多越好呢? 显然,并不是,每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的,太多的线程会占用过多的系统资源(内存开销,cpu开销),而且生成太多的线程时间也是可观的,很可能会得不偿失,这里给出一个最佳线程数量的计算方式: 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS(即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.),响应时间 2.根据公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程c…

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,对编写线…

参考博客: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9046028.html 线程简述 什么是线程?线程是cpu调度的最小单位进程是资源分配的最小单位 进程和线程是什么关系? 线程是在进程中的 一个执行单位 多进程 本质上开启的这个进程里就有一个线程 多线程 单纯的在当前进程中开启了多个线程 线程和进程的区别: 线程的开启 销毁 任务切换的时间开销小 在同一个进程中数据共享 能实现并发,但不能脱离进程 进程负责管理分配资源 线程负责执行代码 GIL锁 ——…

昨日内容回顾 线程什么是线程?线程是cpu调度的最小单位进程是资源分配的最小单位 进程和线程是什么关系? 线程是在进程中的 一个执行单位 多进程 本质上开启的这个进程里就有一个线程 多线程 单纯的在当前进程中开启了多个线程 线程和进程的区别: 线程的开启 销毁 任务切换的时间开销小 在同一个进程中数据共享 能实现并发,但不能脱离进程 进程负责管理分配资源 线程负责执行代码 GIL锁 —— 全局解释器锁同一时刻只能有一个线程访问CPU —— 线程锁 Cpython会受到GIL影响而 pypy和jp…

concurrent.futures的作用:       管理并发任务池.concurrent.futures模块提供了使用工作线程或进程池运行任务的接口.线程和进程池API都是一样,所以应用只做最小的修改就可以在线程和进程之间地切换 1.基于线程池使用map() #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from concurrent import futures import threading import time def task(n)…

昨日内容回顾 线程 什么是线程? 线程是cpu调度的最小单位 进程是资源分配的最小单位 进程和线程是什么关系? 线程是在进程中的一个执行单位 多进程 本质上开启的这个进程里就有一个线程 多线程 单纯的在当前进程中开启了多个线程 线程和进程的区别: 线程的开启 销毁 任务切换的时间开销小 在同一个进程中数据共享 能实现并发,但不能脱离进程 进程负责管理分配资源 线程负责执行代码 GIL锁 --  全局解释器锁 同一时刻只能有一个线程访问CPU -- 线程锁 Cpython会受到GIL影响 而pyp…

1 模块简介 concurrent.futures模块是在Python3.2中添加的.根据Python的官方文档,concurrent.futures模块提供给开发者一个执行异步调用的高级接口.concurrent.futures基本上就是在Python的threading和multiprocessing模块之上构建的抽象层,更易于使用.尽管这个抽象层简化了这些模块的使用,但是也降低了很多灵活性,所以如果你需要处理一些定制化的任务,concurrent.futures或许并不适合你. concu…

python为我们提供的标准模块concurrent.futures里面有ThreadPoolExecutor(线程池)和ProcessPoolExecutor(进程池)两个模块. 在这个模块里他们俩在用法上是一样的. concurrent.futures官方文档: https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecu…