#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- '''Thread3 多线程测试采集''' import threading,time,queue,Mongo_utils,mysqlUtils,requests,json,os from lxml import html etree = html.etree exitFlag = 0 db = Mongo_utils.mongodb_15_27017task() table = db["xx_anjuke_ag…

出于某些目的,需要在网上爬一些数据.考虑到Python有各种各样的库,以前想试试Pycharm这个IDE,就决定用它了.首先翻完<深入Python3>这本书,了解了它的语法之类的.下面就开始干活了: Http协议的实现.那本书里有介绍一个叫httplib2的库,看起来挺好.就用这个库把网页内容抓下来先. Html解析.之前有用过一些解析xml的库,但是想着html代码可能不会太严禁,就找到了一个传说中对html容错度很高的库:BeautifulSoup.Python3得用这个库的第四版,导入时…

原文:https://www.jianshu.com/p/06ae2373f560 1 import threading # 多线程模块 2 import queue # 队列模块 3 import requests 4 from lxml import etree 5 import time 6 import random 7 import json 8 9 concurrent = 3 # 采集线程数 10 conparse = 3 # 解析线程 11 12 13 class Parse(t…

基于上两篇文章的工作 [Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 [Python数据分析]Python3操作Excel(二) 一些问题的解决与优化 已经正确地实现豆瓣图书Top250的抓取工作,并存入excel中,但是很不幸,由于采用的串行爬取方式,每次爬完250页都需要花费7到8分钟,显然让人受不了,所以必须在效率上有所提升才行. 仔细想想就可以发现,其实爬10页(每页25本),这10页爬的先后关系是无所谓的,因为写入的时候没有依赖关系,各写各的,所以用串…

python3的多线程很多人无法理解是怎么运行的,因此本文从程序猿的日常生活出发,写了一个由浅入深的多线程教程,这样子大家就不会觉得陌生了,多线程真的很简单很简单! 不要讲多线程局限于库或者框架,自己造轮子才是最大的快乐. -----------------------------------------以下是正文-------------------------------------------- 假设我是一个程序猿,我想听歌,但是我又要打码,所以有: 我听完歌就去打码: #!/usr/bi…

最近学习 Python3 ,希望能掌握多线程的使用,在此做个笔记.同时也希望Python 牛人指点错误.关于线程的概念,前面简单总结了一下 java 的多线程,传送门:java 多线程概念,三种创建多线程的方法. 这里记两种多线程的实现方式方法. Python的标准库提供了两个模块:_thread和threading,_thread是低级模块,threading是高级模块,对_thread进行了封装.绝大多数情况下,我们只需要使用threading这个高级模块. 方式一:把一个函数传入并创建Th…

import requestsimport jsonfrom retrying import retryfrom lxml import etreefrom queue import Queueimport threading class QiuShi: def __init__(self): # 定义三个队列 self.url_queue = Queue() self.html_queue = Queue() self.content_list_queue = Queue() self.hea…

多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点: 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理. 用户界面可以更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度 程序的运行速度可能加快 在一些等待的任务实现上如用户输入.文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了.在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等. 线程在执行过程中与进程还是有区别的.每个独立的线程有一个程序运行的入口.顺序执行序列和程序的出口.但是线程不能够独立执行…

python / 并发 / 线程 / 对象 / 编程   0.什么是线程 1. 多线程模块 2. 创建线程的方法 3. join()方法 4.isAlive()方法 5. name属性和daemon属性 6.线程的同步---锁 7.线程的同步---Event对象 8.线程的同步---Condition条件变量 1. 多线程模块  python3对多线程支持的是 threading 模块,应用这个模块可以创建多线程程序,并且在多线程间进行同步和通信.在python3 中,可以通过两种方法来创建线程…

百度相关搜索关键词抓取,读取txt关键词,导出txt关键词 #百度相关搜索关键词抓取,读取txt关键词,导出txt关键词   # -*- coding=utf-8 -*- import requests import re import time from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool     #百度相关关键词查询 def xgss(url):     headers = {         "User-Agent":&…

Python3线程 很大一堆数据需要处理,加速效率使用多线程可以节省运算的时间. 多线程基础 threading.active_count() 目前多少个激活的线程 threading.enumerate() 枚举当前正在运行的多线程 threading.current_thread() 当前程序运行的进程是哪个线程 基本用法 target : 指定 这个线程去哪个函数里面去执行代码 args: 指定将来调用 函数的时候 传递什么数据过去 args参数指定的一定是一个元组类型 name属性是命名…

一.线程和进程 1.操作系统中,线程是CPU调度和分派的基本单位,线程依存于程序中 2.操作系统中,进程是系统进行资源分配和调度的一个基本单位,一个程序至少有一个进程 3.一个进程由至少一个线程组成,线程组成进程 4.多进程.多进程实际是进程.线程.进程和线程的并发而不是并行,用来加快程序运行速度 5.Python既支持多线程,也支持多进程. 二.多线程threading 1.python3线程操作中常用模块:_thread和threading,其中一般都用threading模块 2.线程分为:…

python环境:python3 运行环境:win10和linux都可以,其他系统没测 1 安装依赖 pip install requests pip install lxml pip install feedparser 2 创建一个新文件夹 3 运行该脚本 python mzitu.py 源码如下: # -*- coding: UTF-8 –*- import feedparser import requests from lxml import etree import threading…

线程 什么是线程 特点 线程与进程的关系 Python3中的多线程 全局解释器锁(GIL) GIL是啥? GIL对Python程序有啥影响? 改善GIL产生的问题 Python3关于多线程的模块 多线程使用 共享变量 线程 什么是线程 官方定义: 线程(thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务. 说人话: 假如进程是保洁公司,线程就是公司的员工.…

多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点: 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理. 用户界面可以更加吸引人,比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度. 程序的运行速度可能加快. 在一些等待的任务实现上如用户输入.文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了.在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等. 每个独立的线程有一个程序运行的入口.顺序执行序列和程序的出口.但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提…

根据http://www.oschina.net/code/snippet_70229_2407修改而来的增强版.貌似原版源自Axel这个多线程下载工具. ''' Created on 2014-10-24 @author: Maple ''' import sys import os import time import getopt import urllib.request import urllib.parse from threading import Thread #========…

#coding=utf-8 import threading #导入threading包 from time import sleep import time   def task1():     print ("Task 1 executed." )     sleep(1)   def task2():     print ("Task 2 executed." )     sleep(5)       print("多线程:") start…

threading是对thread的封装. 1.开启线程: t=threading.Thread(target=sayhi,args=('hh',)) t.start() 或者先建一个Thread的继承类,然后用这个类中的start()方法打开: 2.主进程下开启子进程: t=multiprocessing.Process(target=work) t.start() 程序会先执行主程序的语句,再执行此子进程的目标函数work(): 3.t.setDadmon() 设置守护进程:必须在start…

示例1: import threadingfrom time import sleep class forThread(threading.Thread): def __init__(self, event): threading.Thread.__init__(self) self.name = '我的多线程' self.event = event def run(self): print('你想让程序干什么,在这里让它帮你干就行了...') if type(self.event) is in…

import requests import json import threading Default_Header = { #具体请求头自己去弄 } _session=requests.session() _session.headers.update(Default_Header) #多线程下载 class myThread(threading.Thread): def __init__(self,imgUrl,fname): threading.Thread.__init__(self)…

python中的线程是假线程,不同线程之间的切换是需要耗费资源的,因为需要存储线程的上下文,不断的切换就会耗费资源.. python多线程适合io操作密集型的任务(如socket server 网络并发这一类的):python多线程不适合cpu密集操作型的任务,主要使用cpu来计算,如大量的数学计算.那么如果有cpu密集型的任务怎么办,可以通过多进程来操作(不是多线程).假如CPU有8核,每核CPU都可以用1个进程,每个进程可以用1个线程来进行计算.进程之间不需要使用gil锁,因为进程是独立的,…

[本文出自天外归云的博客园] 一个多线程的题:定义三个线程ID分别为ABC,每个线程打印10遍自己的线程ID,按ABCABC……的顺序进行打印输出. 我的解法: from threading import Thread, Lock # 由_acquire解锁执行后释放_release锁 def _print(_id: str, _acquire: Lock, _release: Lock) -> None: for i in range(10): _acquire.acquire() print…

function curl_multi($urls) { if (!is_array($urls) or count($urls) == 0) { return false; } $num=count($urls); $curl = $curl2 = $text = array(); $handle = curl_multi_init(); function createCh($url) { $ch = curl_init(); curl_setopt ($ch, CURLOPT_URL, $u…

tbody问题: 在爬去某些网站一些信息的时候,xpath工具上显示类容是正确的,但是在scrapy代码中一直返回空列表 Scrapy的部分代码: class LotteryspiderSpider(scrapy.Spider): #爬虫名字 name = 'LotterySpider' #允许的域名 allowed_domains = ['www.lottery.gov.cn'] #入口URL,扔到调度器 start_urls = ['http://www.lottery.gov.cn'] d…

#-*- coding:utf-8 --*- #多线程测试 import time import datetime import threading def worker(): print("未用多线程") time.sleep(1) return def worker2(): print("使用多线程") time.sleep(1) return if __name__ == "__main__" : d1 = datetime.datetim…

多线程和协程都属于IO密集型,我通过以下用例测试多线程和协程的实际速率对比. 实例:通过socket客户端以多线程并发模式请求不同服务器端(这里服务器端分2种写法:第一种服务器通过协程实现,第二种服务器通过多线程实现)的访问速率 第一种服务器端写法:通过gevent实现 import socket import gevent from gevent import socket, monkey monkey.patch_all() def server(port): # socket服务器函数 s…

多线程爬取梨视频 from threading import Thread import requests import re # 访问链接 def access_page(url): response = requests.get(url) return response # 获取主页视频的id列表, 用来拼接视频详情页链接 def get_video_id(homepage_data): id_list = re.findall('<a href="video_(.*?)"…

1.主要模块DBUtils : 允许在多线程应用和数据库之间连接的模块套件Threading : 提供多线程功能 2.创建连接池PooledDB 基本参数: mincached : 最少的空闲连接数,如果空闲连接数小于这个数,Pool自动创建新连接;maxcached : 最大的空闲连接数,如果空闲连接数大于这个数,Pool则关闭空闲连接;maxconnections : 最大的连接数;blocking : 当连接数达到最大的连接数时,在请求连接的时候,如果这个值是True,请求连接的程序会一直…

最简单的实现了一下Python的多线程: import threading def write_dbs(i): print(i) if __name__ == '__main__': for i in range(7): t = threading.Thread(target=write_dbs, args=(i,)) t.start()…

先来看下图形对比: 发现没有这种密集型计算的任务中,多线程没有穿行的速率快,原因就是多线程在线程切换间也是要耗时的而密集型计算任务执行时几乎没以偶IO阻塞,这样你说谁快…