多线程并发程序设计与分析 by:授客 QQ:1033553122 1．技术难点分析与总结 难点1:线程运行时,运行顺序不固定 难点2:同一段代码,再不加锁的情况下,可能被多个线程同时执行,这会造成很多麻烦,比如变量的赋值不正确,方法的重复调用,而如果加锁,或者通过join阻塞方式等来控制,那么又如同运行单进程,效率低下,达不到,“并发”,“高速”的效果. 难点3:不通过join阻塞等方式,主线程可能会优先于子线程退出,这也会导致问题,比如子线程还在用文件句柄,主线程就把文件关闭了. 解决方法:…

python 多线程日志切割+日志分析 05/27. 2014 楼主最近刚刚接触python,还是个小菜鸟,没有学习python之前可以说楼主的shell已经算是可以了,但用shell很多东西实现起来还是不可能的事情,例如最明显的一点大日志分析,由于楼主的公司,每天的日志量很大,用shell分析的会非常非常的慢. 通过学习python,楼主有了一种想法,想法如下 可不可以分割日志,把日志分割成很多的小块,利用多线程去分析日志,这个难点在哪,难点就在如何去分割日志,前几篇文件楼主写过日志分割的py…

python多线程如果不进行并发数量控制,在启动线程数量多到一定程度后,会造成线程无法启动的错误. 下面介绍用Queue控制多线程并发数量的方法(python3). # -*- coding: utf-8 -*- import threading import Queue import random import time maxThreads = 3 class store(threading.Thread): def __init__(self, store, queue): threadi…

由于项目要做一个并发测试,由于断言的东西较多,决定手写脚本.于是用python写了脚本: def test_method(thread_no): print("%s===test_method running %s" % (ctime(), thread_no)) r = requests.post(url=url, json=params, headers=headers) print(r.cookies) print(r.text) status = r.json()["…

https://docs.python.org/3.7/library/concurrency.htmlpython程序默认是单线程的,也就是说在前一句语句执行完之前后面的语句不能继续执行先感受一下线程,一般情况下: def testa(): sleep(1) print "a" def testb(): sleep(1) print "b" testa() testb()#先隔出一秒打印出a,再过一秒打出b 但是如果用了threading的话: ta = thre…

# coding=utf8 # 使用前需安装net-snmp-utils或net-snmp包 from _utils.patrol2 import run_cmd import sys import os from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor from zipfile import ZipFile import stat import time import datetime now_time…

sever side: import socketserver class MyTCPHandler(socketserver.BaseRequestHandler): def handle(self): '''try内的代码就是要实现的功能,目前是实现小写转大写,可以自定义, try是在客户端结束时不报错 ''' try: while True: self.data = self.request.recv(1024).strip() print("{} wrote:".format(…

转载于: https://my.oschina.net/leejun2005/blog/398826 在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带…

转载: HashMap多线程并发问题分析 并发问题的症状 多线程put后可能导致get死循环 从前我们的Java代码因为一些原因使用了HashMap这个东西,但是当时的程序是单线程的,一切都没有问题.后来,我们的程序性能有问题,所以需要变成多线程的,于是,变成多线程后到了线上,发现程序经常占了100%的CPU,查看堆栈,你会发现程序都Hang在了HashMap.get()这个方法上了,重启程序后问题消失.但是过段时间又会来.而且,这个问题在测试环境里可能很难重现. 我们简单的看一下我们自己的代码…

为什么需要并发编程? 如果程序中包含I/O操作,程序会有很高的延迟,CPU会处于等待状态,这样会浪费系统资源,浪费时间 1.Python的并发编程分为多进程并发和多线程并发 多进程并发:运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都有操作系统管理,不足的是程序和各个进程间通信和数据共享不方便 多线程并发:有程序员管理并发处理人物,这种并发的可以方便的在线程间共享数据,前提是不能被锁住 对于计算密集型程序:多进程并发优于多线程并发,计算密集型指的是:程序运行的时间大部分都消耗在cpu的运算处理过程中…