from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor import time def task(i): print(i) time.sleep(1) pool = ThreadPoolExecutor(10) #先定义一个线程池 for index in range(64): pool.submit(task,index) print('end') 在这里 ThreadPoolExecutor  是封装了线程池…

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…

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multiprocessing的进一步抽象,对编写线…

python3下multiprocessing.threading和gevent性能对比----暨进程池.线程池和协程池性能对比   标签: python3 / 线程池 / multiprocessing / gevent / threading 30004 目前计算机程序一般会遇到两类I/O:硬盘I/O和网络I/O.我就针对网络I/O的场景分析下python3下进程.线程.协程效率的对比.进程采用multiprocessing.Pool进程池,线程是自己封装的进程池,协程采用gevent的库.…

源自一个朋友的要求,他的要求是只爆破一个ip,结果出来后就停止,如果是爆破多个,完全没必要停止,等他跑完就好 #!usr/bin/env python #!coding=utf-8 __author__='Akkuman' ''' SSH爆破,由于多线程的问题,我不知道怎么做可以出现结果马上停止(会查的,有更好的方法再改) 现在我的方法是定义了一个全局的信号finish_flag,然后每个线程检查这个信号 线程池用的concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,是P…

线程池 简单的线程池的实现: import queue import threading import time class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = queue.Queue(max_num) for i in range(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): return self.queue.get…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ concurrent 用于线程池和进程池编程而且更加容易,在Python3.2中才有. """ import sys from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait from multiprocessing import Manager Manager().…

1.简单的多线程例子 import threading,timedef b_fun(i): print "____________b_fun start" time.sleep(7) print "________________b_fun end" def a_fun(): print "__________a_fun start" t = threading.Thread(target=b_fun, args=(1,)) # t.setDae…

大家好,并发编程 进入第六篇. 在第四章,讲消息通信时,我们学到了Queue消息队列的一些基本使用.昨天我在准备如何创建线程池这一章节的时候,发现对Queue消息队列的讲解有一些遗漏的知识点,而这些知识点,也并不是无关紧要的,所以在今天的章节里,我要先对Queue先做一些补充以防大家对消息队列有一些知识盲区. 再次提醒:本系列所有的代码均在Python3下编写,也建议大家尽快投入到Python3的怀抱中来. 本文目录 消息队列的先进先出 创建多线程的两种方式 . 消息队列的先进先出 首先,要告诉…

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,…

引用 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multiprocessing的进一步抽象,对…

python未提供线程池模块,在python3上用threading和queue模块自定义简单线程池,代码如下: #用threading queue 做线程池 import queue import threading class ThreadPool(): def __init__(self,arg):#创建队列,在队列每个位置放一个threading.Tread类 self.queue_obj = queue.Queue(arg) for i in range(arg): self.queu…

Python标准库为我们提供了threading(多线程模块)和multiprocessing(多进程模块).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multiprocessing的更高级的抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持. Executor是一个抽象类,它不能被直接使用.但是它提供的两个子类ThreadPoolE…

初识 Python中已经有了threading模块,为什么还需要线程池呢,线程池又是什么东西呢?在介绍线程同步的信号量机制的时候,举得例子是爬虫的例子,需要控制同时爬取的线程数,例子中创建了20个线程,而同时只允许3个线程在运行,但是20个线程都需要创建和销毁,线程的创建是需要消耗系统资源的,有没有更好的方案呢?其实只需要三个线程就行了,每个线程各分配一个任务,剩下的任务排队等待,当某个线程完成了任务的时候,排队任务就可以安排给这个线程继续执行. 这就是线程池的思想(当然没这么简单),但是自己编…

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…

最近在做一个爬虫相关的项目,单线程的整站爬虫,耗时真的不是一般的巨大,运行一次也是心累,,,所以,要想实现整站爬虫,多线程是不可避免的,那么python多线程又应该怎样实现呢?这里主要要几个问题(关于python多线程的GIL问题就不再说了,网上太多了). 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…

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…

线程池concurrent.futures.ThreadPoolExecutor模板 import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from queue import Queue # 线程数 THREAD_NUM = 5 def do_task(task): """消费任务""" print(task) def run(task_queue): ""…

Tornado是一个异步框架,在异步操作的时候能提升程序的处理性能.但是如果在程序中碰到同步的逻辑,由于GIL的关系,会直接卡死,导致性能急剧下降. 目前对于mongodb以及redis都有比较不错的异步框架,但是对于Mysql,目前的异步框架都不是很成熟. 在实际应用中,由于一开始不是特别了解,在用了Tornado框架的同时,采用了Sqlalchemy来处理Mysql数据.但是由于这部分Mysql操作是同步的,在并发量上去的时候,不能及时返回,大量请求被拒绝. 由于替换Sqlalchemy会造…

使用线程池实现高IO并发 模块:ThreadPoolExecutor, as_completed 测试代码如下: #!/opt/python3/bin/python3 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time def test(arg1, arg2, arg3): time.sleep(int(arg1)) print('参数1:%s 参数2:%s 参数3:%s' % (arg1,arg…

初识 Python中已经有了threading模块,为什么还需要线程池呢,线程池又是什么东西呢?在介绍线程同步的信号量机制的时候,举得例子是爬虫的例子,需要控制同时爬取的线程数,例子中创建了20个线程,而同时只允许3个线程在运行,但是20个线程都需要创建和销毁,线程的创建是需要消耗系统资源的,有没有更好的方案呢?其实只需要三个线程就行了,每个线程各分配一个任务,剩下的任务排队等待,当某个线程完成了任务的时候,排队任务就可以安排给这个线程继续执行. 这就是线程池的思想(当然没这么简单),但是自己编…

你知道吗? 在我的心里 你是多么的重要 就像 恩 请允许我来一段 freestyle 你们准备好了妹油 你看 这个碗 它又大又圆 就像 这条面 它又长又宽 你们 在这里 看文章 觉得 很开心 就像 我在这里 给你们 写文章 觉得很开心 skr~~ 不好意思 走错片场了 ok.. 接下来,就是 学习 python 的正确姿势 咱们在上一次的 python爬虫13 | 秒爬,这多线程爬取速度也太猛了,这次就是要让你的爬虫效率杠杠的 了解了一些 python 高效爬虫的概念 比如多线程.多进程.协程等…

本文通过文章同步功能推送至博客园,显示排版可能会有所错误,请见谅! 写在前文:在Python中给多进程提供了进程池类,对于线程,Python2并没有直接提供线程池类(Python3中提供了线程池功能),而线程池在并行中应用较广泛,因此实现一个进程池的功能十分必要.本文基于队列(queue)功能来实现线程池功能. 在Python3标准库中提供了线程池.进程池功能,推荐使用标准库. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from conc…

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…

为什么会进行池化? 一切都是为了效率,每次开启进程都会分配一个属于这个进程独立的内存空间,开启进程过多会占用大量内存,系统调度也会很慢,我们不能无限的开启进程. 进程池原来大概如下图 假设有100个任务 ,如果不使用进程池就需要创建100个进程.但是使用进程池假设进程池里有25个进程,那么100个任务 每个都从进程池分配一个进程执行,如果进程池为空就会等待别的任务完成归还进程再分配进程执行任务. 更高级的进程池,会根据任务数量自动收缩和扩充进程池大小,不过python暂时不具备.我猜的原因是因为…

Python中的进程池与线程池 引入进程池与线程池 使用ProcessPoolExecutor进程池,使用ThreadPoolExecutor 使用shutdown 使用submit同步调用 使用submit异步调用 异步+回调函数 并发实现套接字通信 引入进程池 在学习线程池之前,我们先看一个例子 1 # from multiprocessing import Process 2 # import time 3 # 4 # def task(name): 5 # print('name',na…

引入进程池与线程池 使用ProcessPoolExecutor进程池,使用ThreadPoolExecutor 使用shutdown 使用submit同步调用 使用submit异步调用 异步+回调函数 并发实现套接字通信 引入进程池 在学习线程池之前,我们先看一个例子 # from multiprocessing import Process # import time # # def task(name): # print('name',name) # time.sleep(1) # if _…

第十章:Python高级编程-多线程.多进程和线程池编程 Python3高级核心技术97讲 笔记 目录 第十章:Python高级编程-多线程.多进程和线程池编程 10.1 Python中的GIL 10.2 多线程编程-threading 10.3 线程间通信-共享变量和Queue 10.4 线程同步-Lock.Rlock 10.5 线程同步-condition使用以及源码分析 10.6 线程同步-Semaphore使用及源码分析 10.7 ThreadPoolExecutor线程池 10.8 多…

Python线程池与进程池 前言 前面我们已经将线程并发编程与进程并行编程全部摸了个透,其实我第一次学习他们的时候感觉非常困难甚至是吃力.因为概念实在是太多了,各种锁,数据共享同步,各种方法等等让人十分头痛.所以这边要告诉你一个好消息,前面的所有学习的知识点其实都是为本章知识点做铺垫,在学习了本章节的内容后关于如何使用多线程并发与多进程并行就采取本章节中介绍的方式即可. 这里要介绍一点与之前内容不同的地方,即如果使用队列进行由进程池创建的进程之间数据共享的话不管是multiprocessing模…