1. 什么是数据驱动? 使用数据驱动有什么好处? 用例执行是靠数据来驱动的,每条测试用例除了测试数据不一样意外,所有的用例代码都是一样的,为了使用例批量执行,我们会使用数据驱动的思想来批量执行测试用例: 好处: 批量的执行测试用例,提高执行的测试效率:数据与脚本分离,测试数据需要修改时,代码不需要修改,只需要修改Excel文件的数据即可: 2. 数据驱动作用: 根据用例的数量来自动生成实例方法, 批量执行用例 from ddt import ddt, data @ddt # ddt和data是黄

转载自: http://c4fun.cn/blog/2014/05/06/python-threading/ python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现,其中thread模块在Py3中已经改名为_thread,不再推荐使用.而threading模块是在thread之上进行了封装,也是推荐使用的多线程模块,本文主要基于threading模块进行介绍.在某些版本中thread模块可能不存在,要使用dump_threading来代替threading模块. 线程创

一个程序可以理解为一个进程,这个进程有其代号,可以依据这个代号将其杀死. 一个进程肯定有且只有一个主线程,他可以有很多子线程. 运行一个任务如果可以有许多子线程同时去做,当然会提高效率. 但是,在python中,多线程其实不是严格意义上的多线程. 因为,python有一个全局锁的概念,它保证在某一个时间节点上,只能存在一个线程在运行,只是这个时间节点非常短,人类意识不到. 所以说,Python的多线程其实就是不断地切换进程,而没有把所有的进程在同一时间同时运行. 注意,切换进程并不是依据什么顺序

在我的上篇博文Python中的多线程编程,线程安全与锁(一)中,我们熟悉了多线程编程与线程安全相关重要概念, Threading.Lock实现互斥锁的简单示例,两种死锁(迭代死锁和互相等待死锁)情况及处理.今天我们将聚焦于Python的Threading模块总结和线程同步问题. 1. Threading模块总结 1.1 Threading模块概览 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.python当前版本的多线程库没有实现优先级.线程组,线程也不能被停止.暂停

一.简单理解一下线程和进程 一个进程中可有多个线程,线程之间可共享内存,进程间却是相互独立的.打比方就是,进程是火车,线程是火车厢,车厢内人员可以流动(数据共享) 二.python中的多线程和多进程 当遇到大文件读写或处理计算时,需要加速,则用上多线程和多进程,最常见的例子是网页爬虫,每次访问后等待时间很长,所以用了异步访问. 先说结论,多线程适合IO密集型任务,多进程适合计算密集型任务. 在python中,遇到IO操作,GIL(全局解释锁)会被释放,执行下一个操作,此时用到线程即可,如果开辟进

---恢复内容开始--- 新年第一篇,继续Python. 先来简单介绍线程和进程. 计算机刚开始发展的时候,程序都是从头到尾独占式地使用所有的内存和硬件资源,每个计算机只能同时跑一个程序.后来引进了一些机制来改进这种调用方法,包括流水线,多进程.我们开始并发执行程序,每个程序交替地被处理器调用,再极高的频率下,你会认为这些程序是在同时执行的,这也就是并发技术.用操作系统来管理并发,将程序读到内存中,然后被操作系统调用开始,它的生命周期就开始了.而每个程序的执行,都是用进程的方式执行,每个进程有自

1. 多线程编程与线程安全相关重要概念 在我的上篇博文 聊聊Python中的GIL 中,我们熟悉了几个特别重要的概念:GIL,线程,进程, 线程安全,原子操作. 以下是简单回顾,详细介绍请直接看聊聊Python中的GIL GIL:  Global Interpreter Lock,全局解释器锁.为了解决多线程之间数据完整性和状态同步的问题,设计为在任意时刻只有一个线程在解释器中运行. 线程:程序执行的最小单位. 进程:系统资源分配的最小单位. 线程安全:多线程环境中,共享数据同一时间只能有一个线

先给两个原文链接: https://blog.csdn.net/u013755307/article/details/19913655 https://www.cnblogs.com/scolia/p/6132950.html 播放wav音频的原代码: #引入库 import pyaudio import wave import sys #定义数据流块 chunk = 1024 #只读方式打开wav文件 f = wave.open(r"../resource/3.wav","

注意:多线程和多线程编程是不同的!!! 第一点:一个进程相当于一个要执行的程序,它会开启一个主线程,多线程的话就会再开启多个子线程:而多进程的话就是一个进程同时在多个核上进行: 第二点:多线程是一种并发操作(伪并行),它相当于把CPU的时间片分成一段一段很小的片段,然后分给各个线程交替进行,由于每个片段都很短,所以看上去像平行操作: (1)多线程操作案例: import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self ,

问题背景是这样的,我有一批需要处理的文件,对于每一个文件,都需要调用同一个函数进行处理,相当耗时 有没有加速的办法呢?当然有啦,比如说你将这些文件分成若干批,每一个批次都调用自己写的python脚本进行处理,这样同时运行若干个python程序也可以进行加速 但是,有没有更简单的方法呢?比如说,我一个运行的一个程序里面,同时分为多个线程,然后进行处理? 实际上是有的 大概思路是这样,将这些个文件路径的list,分成若干个,至于分成多少,要看自己cpu核心有多少,比如你的cpu有32核的,理论上就可

之前提了Python多线程的一点使用,今天介绍更好的threading模块,它提供了Thread类和一些比较好用的同步机制. 先介绍Thread类 threading模块中的Thread类有很多thread模块里没有的方法,一般使用时可以选择几种方法里的一种: 创建一个Thread实例,传给它一个函数: 创建一个Thread实例,传给它一个可调用的类对象: 从Thread派生一个子类,创建这个子类的实例. 可以看看它有哪些方法 函数 描述 start() 开始线程的执行 run() 定义线程的功

python中有两个处理多线程的模块thread和threading.其中thread提供了多线程底层支持的模块,以低级原始的发那个是来处理和控制线程,使用起来较为复杂:而threading基于thread进行包装,将线程操作对象化. 最基础的的多线程 我们先看一个最最基础的多线程例子 import threading import time class test(threading.Thread): def __init__(self,name,delay): threading.Thread

python实现多线程的方式大概有 1.threading 2._thread #!/usr/bin/python #!coding:utf-8 import threading def action(msg): print '这个进程是通过 {0} 方式实现的'.format(msg) class ActionThread(threading.Thread): def __init__(self,msg): threading.Thread.__init__(self) self.msg=ms

前言: 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位(程序执行流的最小单元) 它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位 一个进程中可以并发多个线程每条线程并行执行不同的任务 (线程是进程中的一个实体,是被系统独立调度和分派的基本单元) 每一个进程启动时都会最先产生一个线程,即主线程 然后主线程会再创建其他的子线程 一个多线程程序,当主线程创建之后又有其他的子线程,就存在执行完成的先后顺序 join()括号中可以写主线程等待子线程的时间 不写表示等待子线程执行完主线程再开始执行 创建子线程来模拟同时

线程概念: 线程也叫轻量级进程,是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包涵在进程之中,是进程中的实际运作单位. 线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源.一个线程可以创建和撤销另一个线程,同一个进程中的多个线程之间可以并发执行 为什么要使用多线程 线程在程序中是独立的.并发的执行流.与分隔的进程相比,进程中线程之间的隔离程度要小,它们共享内存.文件句柄和其他进程应有的状态. 因为线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的

作者:DarrenChan陈驰链接:https://www.zhihu.com/question/23474039/answer/269526476来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 在介绍Python中的线程之前,先明确一个问题,Python中的多线程是假的多线程! 为什么这么说,我们先明确一个概念,全局解释器锁(GIL). Python代码的执行由Python虚拟机(解释器)来控制.Python在设计之初就考虑要在主循环中,同时只有一个线程在执行,

1.引言 Python中提供了丰富的开源库,方便开发者快速就搭建好自己所需要的应用程序.本文通过编写基于tcp/ip协议的通信程序来熟悉python中socket以及多线程的使用. 2.python中的多线程以及socket的使用 在编写聊天程序程序之前,我们先熟悉一下python中多线程以及socket的使用方法. 2.1.多线程使用方法 在python中提供了Thread这个类来实现多线程程序的开发. Thread类的原型如下: class Thread(group=None, target

今天,想谈一下Python中的进程和线程. 最近在学习Django的时候,涉及到了多进程和多线程的知识点,所以想着一下把Python中的这块知识进行总结,所以系统地学习了一遍,将知识梳理如下. 1. 进程和线程的关系 既然谈论到进程和线程,当然要老生常谈一个问题,那就是什么是进程,什么又是线程呢? 用最简单的话解释就是一台电脑能同时运行多个QQ就是进程,每个QQ你打开不同窗口聊天,发图片,发视频就是线程.再比如Linux系统中我们通过ps -ef查看所有进程,每个进程都有一个pid,且唯一,其中

近期想学习研究一下python中使用多线程,来提高python在爬虫项目中的效率. 如今我们在网页上查询到在python中使用的多线程的使用大多数都是使用的threading模块,可是python中另一个模块叫做的thread模块,也能够完毕多线程的任务. 相比較两者来说.threading是更高级别的应用模块,但thread的存在必定有存在的理由.本篇主要讲介绍一下thread在python中的应用. 资源来自python开发文档的总结:highlight=thread#module-thre

线程是操作系统直接支持的执行单元,因此,高级语言通常都内置多线程的支持,Python也不例外,并且,Python的线程是真正的Posix Thread,而不是模拟出来的线程. Python的标准库提供了两个模块:_thread和threading,_thread是低级模块,threading是高级模块,对_thread进行了封装.绝大多数情况下,我们只需要使用threading这个高级模块. import threading import time def f1(num): time.sleep

进程,是一个或多个线程的集合,每个进程在内存中是相对独立的. 线程,是计算机最小的运算单元,每个进程至少要有一个线程,多个线程时,每个线程间之间共享内存. 分别举例常规运行和多线程运行: 0)常规运行: import time import datetime def run(n): print('run at : ',n) time.sleep(2) start = datetime.datetime.now() run('t1') run('t2') stop = (datetime.date