一 信号量 二 事件 三 条件Condition 四 定时器(了解) 五 线程队列 六 标准模块-concurrent.futures 基本方法 ThreadPoolExecutor的简单使用 ProcessPoolExecutor的使用 map的使用 回调函数的应用 一 信号量 同进程一样,semaphore管理一个内置的计数器,每当调用acquire()时内置计数器-1,调用release()时内置计数器+1.计数器不能小于0,当计数器为0时,acquire()将阻塞线程直到其他线程调用re…
1 concurrent.futures 模块: # from abc import abstractmethod,ABCMeta # # class A(metaclass=ABCMeta): # def mai(self): # pass # @classmethod # class B(A): # def mai(self): # pass # 抽象类----定义子类的一些接口标准 @abstractmethod =================== 进程池 与 线程池 ========…
一.关于concurrent.futures模块 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m…
本文转载自Python并发编程之线程池/进程池--concurrent.futures模块 一.关于concurrent.futures模块 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ThreadPoolE…
一.线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各…
一.线程池 1.concurrent.futures模块 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 在这个模块中进程池和线程池的使用方法完全一样 这里就只介绍ThreadPoolExecutor的使用方法,顺便对比multiprocessing的Pool进程池 .基本方法 submit(fn, *args, **kwargs):异步提交任务…
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…
需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…
concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口,它内部有关的两个池 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用,其基础就是老版的Pool ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 方法 ProcessPoolExecutor(n):n表示池里面存放多少个进程,之后的连接最大就是n的值 submit(fn,*args,**kwargs) 异步提交任务 map(func, *iterables, timeout=None, chunksiz…
Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的异步多线程/多进程代码 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ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor,分别被用来创建线程池和进程池的代码.实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽…