import requestsimport jsonimport threadingimport timeimport uuid class postrequests(): def __init__(self): # UUID模块: # 产生UUID,生成唯一标识,uuid1:基于时间戳(由 MAC 地址(主机物理地址).当前时间戳.随机数生成.可以保证全球范围内的唯一性:但 MAC 的使用同时带来安全性问题,局域网中可以使用 IP 来代替MAC) # uuid.uuid2() -- 基于分布式

爬虫库 使用简单的requests库,这是一个阻塞的库,速度比较慢. 解析使用XPATH表达式 总体采用类的形式 多线程 使用concurrent.future并发模块,建立线程池,把future对象扔进去执行即可实现并发爬取效果 数据存储 使用Python ORM sqlalchemy保存到数据库,也可以使用自带的csv模块存在CSV中. API接口 因为API接口存在数据保护情况,一个电影的每一个分类只能抓取前25页,全部评论.好评.中评.差评所有分类能爬100页,每页有20个数据,即最多为

本文知识点 利用gevent模块进行并发测试 代码如下 from gevent import monkey monkey.patch_all() import requests import gevent import sys, io # 解决console显示乱码的编码问题 sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') class Douban(object): """A class c

本篇和大家分享的是一个 并发请求工具,并发往往代表的就是压力,对于一些订单量比较多的公司这种情况很普遍,也因此出现了很多应对并发的解决方案如:分布式,队列,数据库锁等: 对于没有遇到过或者不可能线上来处理并发问题的我们来说,需要模拟这种环境,不错这就是写并发请求工具的目的: . 对于api接口做并发请求 . NetCore来写的能跨平台运行 . 允许配置多个目标地址,进行同时并发请求 . 支持Get,Post请求方式(post参数支持:xml,json格式) 工具设计的原理 工具的全部代码都开源

转载于: https://my.oschina.net/leejun2005/blog/398826 在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带

除了使用性能测试工具进行性能测试,我们也可以直接用python多线程进行性能测试. 下面,使用这几个模块,对一个查询接口做性能测试: requests:发送http请求 json:返回的字符串转换成json格式 threading:多线程 time:统计时间 具体实现过程见代码及注释. import requests import json import threading import time # 定义请求基本地址 base_url = "http://127.0.0.1:8000"

需求介绍 有时候想看看Web应用在代码或者数据库层有没有加锁,比如在一些支付.兑换类的场景,通过多线程并发访问的测试方式可以得到一个结论. 步骤 1. Burp Suite安装插件 安装一个Copy As Python-Requests插件,提高编码效率: 2. 拦截包并拷贝发包的代码 打开一个文本编辑器,右键粘贴出来: import requests burp0_url = "https://www.baidu.com:443/s?word=test123&tn=50000021_ha

python多线程如果不进行并发数量控制,在启动线程数量多到一定程度后,会造成线程无法启动的错误. 下面介绍用Queue控制多线程并发数量的方法(python3). # -*- coding: utf-8 -*- import threading import Queue import random import time maxThreads = 3 class store(threading.Thread): def __init__(self, store, queue): threadi

场景:一次迭代在灰度环境发版时,测试反馈说我开发的那个功能,查询接口有部分字段数据是空的,后续排查日志,发现日志如下: feign.RetryableException: cannot retry due to redirection, in streaming mode executing POST 下面是业务.环境和分析过程下面是业务.环境和分析过程: 接口的业务场景 :我这个接口类似是那种报表统计的接口,它会请求多个微服务,把请求到的数据,统一返回给前端,相当于设计模式中的门面模式了. 后

1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,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.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书,没有读完,你想休息一下,但是你想在回来时恢复到当时读的具体进度.有一个方法就是记下页数.行数与字数这三个数值,这

1. 操作系统基本知识,进程,线程 CPU是计算机的核心,承担了所有的计算任务: 操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度.资源的分配和管理,统领整个计算机硬件:那么操作系统是如何进行任务调度的呢? 1.1 任务调度 大部分操作系统(如Windows.Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行.任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停

多线程 使用threading模块创建线程 传入一个函数 这种方式是最基本的,即调用threading中的Thread类的构造函数,然后指定参数target=func,再使用返回的Thread的实例调用start()方法,即开始运行该线程,该线程将执行函数func,当然,如果func需要参数,可以在Thread的构造函数中传入参数args=(-).示例代码如下 import threading #用于线程执行的函数 def counter(n): cnt = 0; for i in xrange

python语言以容易入门,适合应用开发,编程简洁,第三方库多等等诸多优点,并吸引广大编程爱好者.但是也存在一个被熟知的性能瓶颈:python解释器引入GIL锁以后,多CPU场景下,也不再是并行方式运行,甚至比串行性能更差.注定这门语言在某些方面是有天花板的,对于一些并行要求高的系统,python可能不再成为首选,甚至是完全不考虑.但是事情也并不是绝对悲观的,我们已经看到有一大批人正在致力优化这个特性,新版本较老版本也有了一定改进,一些核心模块我们也可以选用其它模块开发等等措施. 1.pytho

1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,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.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书,没有读完,你想休息一下,但是你想在回来时恢复到当时读的具体进度.有一个方法就是记下页数.行数与字数这三个数值,这

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,

Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.多线程与多进程的对比 在之前简单的提过,CPython中的GIL使得同一时刻只能有一个线程运行,即并发执行.并且即使是多核CPU,GIL使得同一个进程中的多个线程也无法映射到多个CPU上运行,这么做最初是为了安全着想,慢慢的也成为了限制CPython性能的问题. 一个线程想要执行,就必须得到GIL,否则就不能拿

Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.python程序的运行原理 许多时候,在执行一个python文件的时候,会发现在同一目录下会出现一个__pyc__文件夹(python3)或者.pyc后缀(python2)的文件 Python在执行时,首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code(字节码),然后再由Python Virtu

原文链接:http://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html 1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,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.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书

浅谈 Python 多线程.进程.协程上手体验 前言:浅谈 Python 很多人都认为 Python 的多线程是垃圾(GIL 说这锅甩不掉啊~):本章节主要给你体验下 Python 的两个库 Threading Multiprocessing Gevent 一.线程 Threading Threading 模块建立在 _thread 模块之上._thread 模块以低级.原始的方式来处理和控制线程,而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装,提供了更方便的 api 来处理线程

前面已经了解过了,python多线程效率较低的主要原因是存在GIL,即Global Interpreter Lock(全局解释器锁).这里继续详细的看下GIL的说明与如何避免GIL的影响,从而提高python多线程的执行效率.什么是GIL首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念.就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码.有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等