在使用Queue模块+多线程模拟生产者+消费者问题时,遇到了一个小问题,现在记录下来.供可能会遇到类似问题的初学者们参考. 该问题的完整参考代码如下.主要实现了以下的功能:在一个线程中,开启生产者模式,生成出来的object会put进一个Queue对象queue中.除此以外,在n个线程中(本代码中n为5,nfuncs = 5),开启消费者模式,每一个消费者线程会在一个while循环中不断地从queue中消耗一个object(使用get方法),直到生产者生产出的object被全部消耗(本代码中设为

为什么需要线程池 目前的大多数网络服务器,包括Web服务器.Email服务器以及数据库服务器等都具有一个共同点,就是单位时间内必须处理数目巨大的连接请求,但处理时间却相对较短. 传统多线程方案中我们采用的服务器模型则是一旦接受到请求之后,即创建一个新的线程,由该线程执行任务.任务执行完毕后,线程退出,这就是是“即时创建, 即时销毁”的策略.尽管与创建进程相比,创建线程的时间已经大大的缩短,但是如果提交给线程的任务是执行时间较短,而且执行次数极其频繁,那么服务器将处于不停的创建线程,销毁线程的状态

发一个可伸缩线程池大小的线程池. 当任务不多时候,不开那么多线程,当任务多的时候开更多线程.当长时间没任务时候,将线程数量减小到一定数量. java的Threadpoolexcutor可以这样,py的不行,修改成具备这样特性的线程池. """ 可自动实时调节线程数量的线程池. """ import atexit import queue import sys import threading import time import weakref

一.线程队列 队列特性:取一个值少一个,只能取一次,没有值的时候会阻塞,队列满了,也会阻塞 queue队列 :使用import queue,用法与进程Queue一样 queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads. 三种类型: (1)先进先出 (fifo) q=queue.Queue 先进先出队列 (2)#后进

起因: 公司有一个小项目,大概逻辑如下: 服务器A会不断向队列中push消息,消息主要内容是视频的地址,服务器B则需要不断从队列中pop消息,然后将该视频进行剪辑最终将剪辑后的视频保存到云服务器.个人主要实现B服务器逻辑. 实现思路: 1 线程池+多进程 要求点一:主进程要以daemon的方式运行. 要求点二:利用线程池,设置最大同时运行的worker,每一个线程通过调用subprocess中的Popen来运行wget ffprobe ffmpeg等命令处理视频. 2 消息队列采用redis的l

1. 线程的一些其他方法 threading.current_thread()  # 线程对象 threading.current_thread().getName()  # 线程名称 threading.current_thread().ident   # 当前线程ID threading.get_ident()  #  当前线程ID threading.enumerate()  # 连同主线程在内的正在运行的线程名称 threading.active_count()  # 活跃的线程数 fr

1.线程列队 queue队列 :使用import queue,用法与进程Queue一样 class queue.Queue(maxsize=0) # 先进先出: q = queue.Queue(3) # 也可以不加数字表示不限 q.put('约吗') q.put('你个糟老头') q.put('约个鬼!') # q.put_nowait() # 没有数据会报错 可以try解决 print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) q.get_nowait()

一.什么是ThreadPool 线程池(源码) 1.线程池顾名思义,有我们的系统创建一个容器装载着我们的线程,由CLR控制的所有AppDomain共享.线程池可用于执行任务.发送工作项.处理异步 I/O.代表其他线程等待以及处理计时器.所以使用线程池不需要自己创建线程,而是通过线程池来创建和执行和管理线程. 二.ThreadPool 线程池和线程的区别 1.ThreadPool 线程池是在.NET 2.0出现的,是一个享元模式整个程序共同享用这一个线程池,当我们的线程执行任务之后它不会立刻销毁,

python 的线程池主要有threadpool,不过它并不是内置的库,每次使用都需要安装,而且使用起来也不是那么好用,所以自己写了一个线程池实现,每次需要使用直接import即可.其中还可以根据传入的特征量handlerkey来获取每个任务的结果. #!/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @lx created on 2016-04-14 """ import Queue import sys

这周的作业是写一个线程池,python的线程一直被称为鸡肋,所以它也没有亲生的线程池,但是竟然被我发现了野生的线程池,简直不能更幸运~~~于是,我开始啃源码,实在是虐心,在啃源码的过程中,我简略的了解了python线程的相关知识,感觉还是很有趣的,于是写博客困难症患者一夜之间化身写作小能手,完成了一系列线程相关的博客,然后恍然发现,python的多线程是一个鸡肋哎...这里换来了同事们的白眼若干→_→.嘻嘻,但是鸡肋归鸡肋,看懂了一篇源码给我带来的收获和成就感还是不能小视,所以还是分享下~~~

线程池的概念是什么? 在IBM文档库中这样的一段描写:“在面向对象编程中,创建和销毁对象是很费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源.在Java中更是 如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象,以便能够在对象销毁后进行垃圾回收.所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些 很耗资源的对象创建和销毁.如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题,其实这就是一些"池化资源"技术产生的原因.”--IBM文档库. 根据IBM文档中的描述,我理解为线程

初学python,实现了一个简单的线程池框架,线程池中除Wokers(工作线程)外,还单独创建了一个日志线程,用于日志的输出.线程间采用Queue方式进行通信. 代码如下:(不足之处,还请高手指正) #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "pandaychen" import Queue import sys import os import threading import time import sign

python为了方便人们编程高度封装了很多东西,比如进程里的进程池,大大方便了人们编程的效率,但是默认却没有线程池,本人前段时间整理出一个线程池,并进行了简单的解析和注释,本人水平有限,如有错误希望高手指点,愿与君共同学习与进步,废话少说,上源码 import threading,time,queue stop = object() class Thread(object): def __init__(self,max_num):#构造函数 self.q = queue.Queue() #创建一

线程池概念 什么是线程池?诸如web服务器.数据库服务器.文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务.构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是:每当一个请求到达就创建一个新的服务对象,然后在新的服务对象中为请求服务.但当有大量请求并发访问时,服务器不断的创建和销毁对象的开销很大.所以提高服务器效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁,这样就引入了“池”的概念,“池”的概念使得人们可以定制一定量的资源,然后对这些资源

Python线程 Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time    def show(arg):     time.sleep(1)     print 'thread'+str(arg)    for i in range(10):     t = threading.Thread(target=show, args

低版本: #!/usr/bin/env python import threading import time import queue class TreadPool: """ 将线程加入到队列中作为资源去完成任务 优点:简单好写容易理解 缺点:太尼玛多了..... """ def __init__(self, maxsize): self.maxsize = maxsize self._q = queue.Queue(maxsize) for

特别感谢simomo 什么是线程池? 诸如web服务器.数据库服务器.文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务.构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是:每当一个请求到达就创建一个新的服务对象,然后在新的服务对象中为请求服务.但当有大量请求并发访问时,服务器不断的创建和销毁对象的开销很大.所以提高服务器效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁,这样就引入了"池"的概念,"池"的概念使

版本一: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import Queue import threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = Queue.Queue(max_num) for i in xrange(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self

先上代码: pool = threadpool.ThreadPool(10) #建立线程池,控制线程数量为10 reqs = threadpool.makeRequests(get_title, data, print_result) #构建请求,get_title为要运行的函数,data为要多线程执行函数的参数 #最后这个print_result是可选的,是对前两个函数运行结果的操作 [pool.putRequest(req) for req in reqs] #多线程一块执行 pool.wa

关于python的多线程,由与GIL的存在被广大群主所诟病,说python的多线程不是真正的多线程.但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的. 我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的. 主要思路: 任务获取和执行: 1.任务加入队列,等待线程来获取并执行. 2.按需生成线程,每个线程循环取任务. 线程销毁: 1.获取任务是终止符时,线程停止. 2.线程池close()时,向任务队列加入和已生成线程等量的终止符. 3.线程池terminate()时,设置线程下次任务取到为终止符. 流程

Python 的 简单多线程实现 用 dummy 模块 一句话就可以搞定,但需要对线程,队列做进一步的操作,最好自己写个线程池类来实现. Code: # coding:utf-8 # version: 0.1 import re,time from requests import get from Queue import Queue, Empty from threading import Thread # 全局变量 COUNT = 0 # 爬虫类 class Spider(Thread):