1.主进程 const http = require('http'); const fs = require('fs'); const cheerio = require('cheerio'); const request = require('request'); const makePool = require('./pooler') const runJob = makePool('./worker') var i = 0; var url = "http://xxx.com/articl…

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…

一.为什么要有进程池? 在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时可能只有零星任务.那么在成千上万个任务需要被执行的时候,我们就需要去创建成千上万个进程么?首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程(空间,变量,文件信息等等的内容)也需要消耗时间.第二,即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,维护一个很大的进程列表的同时,调度的时候,还需要进行切换并且记录每个进程的执行节点,也就是记录上下文(各种变量等等乱七八糟的东西,虽然你看不到,但是操作系统都要做),这样反而…

(1)# 开启过多的进程并不一定提高你的效率 因为进程池可以实现并行的概念,比Process单核并发的速度要快 # 如果cpu负载任务过多,平均单个任务执行的效率就会低,反而降低执行速度. 1个人做4件事和4个人做4件事 显然后者执行速度更快, 前者是并发,后者是并行 利用进程池,可以开启cpu的并行效果 # apply 开启进程,同步阻塞,每次都要等待当前任务完成之后,在开启下一个 进程,apply是同步阻塞,每个进程必须执行完,才能在开启进程; # apply_async 开启进程,异步非阻…

1 基于UDP套接字1.1 介绍 udp是无连接的,是数据报协议,先启动哪端都不会报错 udp服务端 import socket sk = socket() #创建一个服务器的套接字 sk.bind() #绑定服务器套接字 while True: #服务器无限循环 cs = sk.recvfrom()/sk.sendto() # 对话(接收与发送) sk.close() # 关闭服务器套接字 udp客户端 import socket client = socket() # 创建客户套接字 whi…

# Pool进程池类 from multiprocessing import Pool import os import time import random def run(index): print("子进程%s启动----进程ID:%s"%(index, os.getpid())) t1 = time.time() time.sleep(random.random()*5) t2 = time.time() print("子进程%s结束----进程ID:%s--耗时:%…

进程池用于进程维护, 当使用时,将会去进程池取数据 from multiprocessing import Pool, Processimport os, time def f(i): time.sleep(2) print('in process', os.getpid()) #os.getpid()获得进程序列号 return i+100 def Bar(arg): print('exec done--', arg, os.getpid()) if __name__ == '__main__…

一.需求 最近准备爬取某电商网站的数据,先不考虑代理.分布式,先说效率问题(当然你要是请求的太快就会被封掉,亲测,400个请求过去,服务器直接拒绝连接,心碎),步入正题.一般情况下小白的我们第一个想到的是for循环,这个可是单线程啊.那我们考虑for循环直接开他个5个线程,问题来了,如果有一个url请求还没有回来,后面的就干等,这么用多线程等于没用,到处贴创可贴. 二.性能考虑 确定要用多线程或者多进程了,那我们到底是用多线程还是多进程,有些人对多进程和多线程有一定的偏见,就因为python的G…

1.通过multiprocessing.Process()类创建子进程 import multiprocessing, time, os, random def work(index): """ 任务 :param index:任务索引号 """ start_time = time.time() # 取当前时间,以毫秒为单位,从1979年一月一号算起 # random.random() :random() -> x in the inter…

# 使用进程池的进程爬取网页内容,使用回调函数处理数据,用到了正则表达式和re模块 import re from urllib.request import urlopen from multiprocessing import Pool def get_page(url,pattern): response=urlopen(url).read().decode('utf-8') return pattern,response # 返回正则表达式编译结果 网页内容 def parse_page(…

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专…

PHP, Python, Node.js 哪个比较适合写爬虫? 1.对页面的解析能力2.对数据库的操作能力(mysql)3.爬取效率4.代码量推荐语言时说明所需类库或者框架,谢谢.比如:python+MySQLdb+urllib2+reps:其实我不太喜欢用python(可能是在windows平台的原因,需要各种转字符编码,而且多线程貌似很鸡肋.) 2 条评论   按投票排序 按时间排序 35 个回答     梁川,第三方支付.互联网金融从业者 知乎用户.星辕翼玛.YUX IO 等人赞同 主要看…

一,共享数据 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合 通过消息队列交换数据.这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求, 还可以扩展到分布式系统中 进程间通信应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式 进程间数据是独立的,可以借助于队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的 虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此 A manager object returned by Ma…

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…

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr pycharm #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了, 管道后面的findst…

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…

进程间通信 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 进程队列queue 不同于线程queue,进程queue的生成是用multiprocessing模块生成的. 在生成子进程的时候,会将代码拷贝到子进程中执行一遍,及子进程拥有和主进程内容一样的不同的名称空间. 示例1: 1 import multiprocessing 2 def foo(): 3 q.put([11,'hello',True]…

1.什么是GIL? 官方解释: ''' In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (Howe…

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…

1concurent.furtrue实现线程池与进程池 2协程 1concurent.furtrue实现线程池与进程池 实现进程池 #进程池 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) return n**2 if __name__ == '__main__': p=Pr…

Python之进程 进程 本节目录 一 背景知识 二 什么是进程 三 进程调度 四 并发与并行 五 同步\异步\阻塞\非阻塞 六 进程的创建与结束 七 multiprocess模块 八 进程池和mutiprocess.Poll 一 背景知识 顾名思义,进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 所以想要真正了解进程,必须事先了解操作…

一.GIL锁 什么是GIL? 全局解释器锁,是加在解释器上的互斥锁 GC是python自带的内存管理机制,GC的工作原理:python中的内存管理使用的是应用计数,每个数会被加上一个整型的计数器,表示这个数据被引用的次数,当这个整数变为0时则表示该数据已经没有人使用,成为了垃圾数据,当内存占用达到某个阈值,GC会将其他线程挂起,然后执行垃圾清理操作,垃圾清理也是一串代码,也就需要一条线程来执行. 为什么需要GIL? 由于CPython的内存管理机制是非线程安全,于是CPython就给解释器加了一…

Python 3 进程池与回调函数 一.进程池 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是: 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数 一个操作系统不可能无限开启进程,通常有几个核就开几个进程 进程开启过多,效率反而会下降(开启进程是需要占用系统资源的,而且开启多余核数目的进程也无法做到并行) 例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Proces…

进程间通信 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 进程队列queue 不同于线程queue,进程queue的生成是用multiprocessing模块生成的. 在生成子进程的时候,会将代码拷贝到子进程中执行一遍,及子进程拥有和主进程内容一样的不同的名称空间. 示例1: import multiprocessing def foo(): q.put([11,'hello',True]) prin…

一,共享数据 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合 通过消息队列交换数据.这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求, 还可以扩展到分布式系统中 进程间通信应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式 进程间数据是独立的,可以借助于队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的 虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此 A manager object returned by Ma…

进程间通信 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 进程队列queue 不同于线程queue,进程queue的生成是用multiprocessing模块生成的. 在生成子进程的时候,会将代码拷贝到子进程中执行一遍,及子进程拥有和主进程内容一样的不同的名称空间. 示例1: 1 import multiprocessing 2 def foo(): 3 q.put([11,'hello',True]…

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. ? 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了…

一.数据共享 尽量避免共享数据的方式 可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 |就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了, 管道后面的findstr pycharm就接收了) 管道和队列 Manager,Process,Lock work(dic,mutex): mutex.ac…

Python进阶----异步同步,阻塞非阻塞,线程池(进程池)的异步+回调机制实行并发, 线程队列(Queue, LifoQueue,PriorityQueue), 事件Event,线程的三个状态(就绪,挂起,运行) ,***协程概念,yield模拟并发(有缺陷),Greenlet模块(手动切换),Gevent(协程并发) 一丶同步,异步 同步:    所谓同步就是一个任务需要依赖另一个任务时,只有被依赖任务执行完毕之后,依赖的任务才会完成.这是可靠的任务序列.要么都成功,要么失败,两个任务的状…

day36 死锁现象与递归锁 死锁现象 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,如下就是死锁 from threading import Thread from threading import Lock import time lock_A = Lock() lock_B = Lock() class MyThread(Thread): d…