守护线程:守护着非守护线程,守护线程和非守护线程同时运行,当非守护线程运行结束后,无论守护线程有没有运行完,脚本都会停止运行 首先看一段普通的多线程实例 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import threading import time def MyThread(n): print("Running %s Thread"%n) time.sleep(2) print(n,"Thre…

做完工作这个进程就应该被销毁 单线程情况: 一个进程 ,默认有一个主线程 ,这个主线程执行完代码后 ,就应该自动销毁.然后进程也销毁. 多线程情况: 主线程代表进程结束 一个进程可以开多个线程,默认开启进程 ,首先开一个主线程 ,然后开子线程 ,主线程代码执行完毕后 ,也要等所有子线程 ,执行完毕后 ,再销毁 ,然后到进程销毁. 守护进程 要等主进程挂了后 守护进程才挂 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…

一,前言 进程:是程序,资源集合,进程控制块组成,是最小的资源单位 特点:就对Python而言,可以实现真正的并行效果 缺点:进程切换很容易消耗cpu资源,进程之间的通信相对线程来说比较麻烦 线程:是进程中最小的执行单位. 特点无法利用多核,无法实现真正意义上是并行效果. 优点:对于IO密集型的操作可以很好利用IO阻塞的时间 二,GIL(全局解释器锁) python目前有很多解释器,目前使用最广泛的是CPython,还有PYPY和JPython等解释器,但是使用最广泛的还是CPython解释器,…

进程与线程的概念 进程 考虑一个场景:浏览器,网易云音乐以及notepad++ 三个软件只能顺序执行是怎样一种场景呢?另外,假如有两个程序A和B,程序A在执行到一半的过程中,需要读取大量的数据输入(I/O操作),而此时CPU只能静静地等待任务A读取完数据才能继续执行,这样就白白浪费了CPU资源.你是不是已经想到在程序A读取数据的过程中,让程序B去执行,当程序A读取完数据之后,让程序B暂停.聪明,这当然没问题,但这里有一个关键词:切换. 既然是切换,那么这就涉及到了状态的保存,状态的恢复,加上程序…

1.多线程执行者/处理类 都是Runnable的实现类(如自定义类实现Runnable 或 java原生的Thread.FutureTask),但最后都必须封装成Thread线程类由Thread.start()方法来启动一个线程注:FutureTask 一般是用来封装Callable处理类(FutureTask本身就是Runnable的实现类),主要是用在远程调用不阻塞优化方面,最后通过get获取远程结果(阻塞/设定超时时间)Runnable 和 Callable的区别(1)Callable规定…

一 守护线程 from threading import Thread import time def foo(): print(123) time.sleep(1) print('end123') def bar(): print(456) time.sleep(3) print('end456') t1 = Thread(target=foo) t2 = Thread(target=bar) t1.daemon = True t1.start() t2.start() print('主线程'…

1.python多线程 多线程可以把空闲时间利用起来 比如有两个进程函数 func1.func2,func1函数里使用sleep休眠一定时间,如果使用单线程调用这两个函数,那么会顺序执行这两个函数 也就是直到第一个函数执行完后,才会执行第二个函数,这样需要很长时间: 如果使用多线程,会发现这两个函数是同时执行的,这是因为多线程会把空闲的时间利用起来,在第一个函数休眠的函数就开始执行第二个函数 python多线程使用场景 如果程序时cpu密集型的,使用python的多线程是无法提升效率的,如果程序…

1. 多线程的基本使用 import threading import time def run(num): print('Num: %s'% num) time.sleep(3) if num == 4: print('Thread is finished.') # 对函数 run 创建5个线程 for i in range(5): # 创建线程,target:目标函数,args:函数的参数,使用元组的形式 t = threading.Thread(target=run,args=(i,))…

我们在写python爬虫的过程中,对于大量数据的抓取总是希望能获得更高的速度和效率,但由于网络请求的延迟.IO的限制,单线程的运行总是不能让人满意.因此有了多线程.异步协程等技术. 下面介绍一下python中的多线程及线程池技术,并通过一个具体的爬虫案例实现具体运用. 多线程 先来分析单线程.写两个测试函数 def func1(): for i in range(500000): print("func1", i) def func2(): for i in range(500000)…

1 package multithread4; 2 /* 3 * 停止线程: 4 * 1,stop方法. 5 * 6 * 2,run方法结束. 7 * 8 * 怎么控制线程的任务结束呢? 9 * 任务中都会有循环结构,只要控制住循环就可以结束任务,线程就结束 10 * 11 * 控制循环通常就用定义标记来完成. 12 * 13 * 但是如果线程处于冻结状态,无法读取标记.如何结束呢? 14 * 15 * 可以使用interrupt()方法将线程从冻结状态强制恢复到运行状态中来,让线程具备cpu执…