Python 用队列实现多线程并发

【Python 用队列实现多线程并发】的更多相关文章

Python 用队列实现多线程并发

# Python queue队列,实现并发,在网站多线程推荐最后也一个例子,比这货简单,但是不够规范 # encoding: utf-8 __author__ = 'yeayee.com' # 由本站增加注释,可随意Fork.Copy from queue import Queue # Queue在3.x中改成了queue import random import threading import time class Producer(threading.Thread): ""&qu…

【Python数据分析】Python3多线程并发网络爬虫-以豆瓣图书Top250为例

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…

python多进程并发和多线程并发和协程

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…

python 多进程并发与多线程并发

本文对python支持的几种并发方式进行简单的总结. Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发(异步IO本文不涉及).概念上来说,多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便:多线程并发则由程序员管理并发处理的任务,这种并发方式可以方便地在线程间共享数据(前提是不能互斥).Python对多线程和多进程的支持都比一般编程语言更高级,最小化了需要我们完成的工作. 一.多进程并发 Mark Summerfield指出…

Python 多线程并发程序设计与分析

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 Socket多线程并发

1.SocketServer模块编写的TCP服务器端代码 Socketserver原理图服务端: import SocketServer #导入SocketServer,多线程并发由此类实现 class MySockServer(SocketServer.BaseRequestHandler): #定义一个类 def handle(self): #handle(self)方法是必须要定义的,可以看上面的说明 print 'Got a new connection from', self.cli…

用Queue控制python多线程并发数量

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…