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

原创博文,转载请注明出处 今天在学习python进程与线程时,无意间发现了线程池threadpool模块,见官方文档. 模块使用非常简单,前提是得需要熟悉线程池的工作原理. 我们知道系统处理任务时,需要为每个请求创建和销毁对象.当有大量并发任务需要处理时,再使用传统的多线程就会造成大量的资源创建销毁导致服务器效率的下降.这时候,线程池就派上用场了.线程池技术为线程创建.销毁的开销问题和系统资源不足问题提供了很好的解决方案. 优点: (1)可以控制产生线程的数量.通过预先创建一定数量的工作线程并限

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

进程池 """ python自带的进程池 """ from multiprocessing import Pool from time import sleep def apply(*args, **kwargs): print(args, kwargs) sleep(3) return 'ok' if __name__ == '__main__': pool = Pool(3) result = pool.apply_async(apply,

一.进程池与线程池 python标准模块concurrent.futures(并发未来) 1.concurrent.futures模块是用来创建并行的任务,提供了更高级别的接口,为了异步执行调用 2.concurrent.futures这个模块使用方便,接口都已封装完整 3.concurrent.futures模块即可以实现进程池也可以实现线程池 4.使用concurrent.futures模块导入进程池和线程池,如下: from concurrent.futures import Thread

目录 python day 20: 线程池与协程 2. 线程 3. 进程 4. 协程:gevent模块,又叫微线程 5. 扩展 6. 自定义线程池 7. 实现多进程TCP服务器 8. 实现多线程TCP服务器 9. 协程greenlet和gevent python day 20: 线程池与协程 2019/11/1 资料来自老男孩教育 2. 线程 线程适用于IO密集流操作,线程是最小的执行单元 线程之间数据是共享的,共用一块内存 import threading :导入线程模块 t = thread

最近由于项目需要一个与linux shell交互的多线程程序,需要用python实现,之前从没接触过python,这次匆匆忙忙的使用python,发现python确实语法非常简单,功能非常强大,因为自己是从零开始使用python,连语法都是现学的,所以将一些使用记录下来,希望能帮到大家. 使用python的需求简单的说是调用liunux下的ffmpeg获取音频的一些信息,需要用多线程实现 一.subprocess 因为是多线程,首先想到的是subprocess模块(官方文档说明此模块将会代替os

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):