最近在一个Python(3.5)的小项目中需要用到多线程加快处理速度,同时需要显示进度,于是查了些资料找到几个实现方法:线程池的map-reduce和Queue结合线程的实现.这里简单的实例介绍一下Queue结合线程的实现方法. 这个示例的主要功能是利用Queue和Thread模拟一个固定线程数的线程池,实现一个命令行窗口里的进度显示,比如(1%~100%). import multiprocessing from threading import Lock, Thread from queue

1.进程回顾 之前已经了解了操作系统中进程的概念,程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系统为它分配资源才能运行,而这种执行的程序就称之为进程.程序和进程的区别就在于:程序是指令的集合,它是进程运行的静态描述文本:进程是程序的一次执行活动,属于动态概念.在多道编程中,我们允许多个程序同时加载到内存中,在操作系统的调度下,可以实现并发地执行.这是这样的设计,大大提高了CPU的利用率.进程的出现让每个用户感觉到自己独享CPU,因此,进程就是为了在CPU上实现多道编程而提出的. 2.有了进程为什

1 线程threading 1.1 基本概述 也被称为轻量级的进程. 线程是计算机多任务编程的一种方式,可以使用计算机的多核资源. 线程死应用程序中工作的最小单元 1.2 线程特点 (1)进程的创建开销较大,线程创建开销较小 (2)一个进程中可以包含多个线程 (3)线程依附于进程的存在,多个线程共享进程的资源 (4)每个线程也拥有自己独特的特征,比如ID.指令集 注意: (1)进程有独立的空间,数据安全性较高 (2)线程使用进程的资源,即一般使用全局变量的方式进行线程间通信,所以需要较复杂的同步

1.线程 1.进程与线程 进程有很多优点,它提供了多道编程,让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源,可以提高计算机的利用率.很多人就不理解了,既然进程这么优秀,为什么还要线程呢?其实,仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的,主要体现在两点上: 进程只能在一个时间干一件事,如果想同时干两件事或多件事,进程就无能为力了. 进程在执行的过程中如果阻塞,例如等待输入,整个进程就会挂起,即使进程中有些工作不依赖于输入的数据,也将无法执行. 如果这两个缺点理解比较困难的话,举个现实的例子也许你就清楚

并发和线程 基本概念 - 并行.并发 并行, parallel 互不干扰的在同一时刻做多件事; 如,同一时刻,同时有多辆车在多条车道上跑,即同时发生的概念. 并发, concurrency 同时做某些事,但是强调同一时段做多件事. 如,同一路口,发生了车辆要同时通过路面的事件. 队列, 缓冲区 类似排队,是一种天然解决并发的办法.排队区域就是缓冲区. 解决并发: [ "食堂打饭模型", 中午12点,大家都涌向食堂,就是并发.人很多就是高并发.] 1.队列, 缓冲区: 队列: 即排队.

多任务介绍 我们先来看一下没有多任务的程序 import time def sing(): for i in range(5): print("我喜欢唱") time.sleep(1) def dance(): for i in range(5): print("我喜欢跳") time.sleep(1) def main(): sing() dance() pass if __name__ == "__main__": main() 没有多任务的

Python 基础之 线程与进程 在前面已经接触过了,socket编程的基础知识,也通过socketserver 模块实现了并发,也就是多个客户端可以给服务器端发送消息,那接下来还有个问题,如何用多线程与多进程来实现并发呢?今天就来了解一下这方面的知识. 一.进程与线程的概念介绍 多任务处理是指用户可以在同一时间内运行多个应用程序,每个应用程序被称作一个任务.Linux.windows就是支持多任务的操作系统,比起单任务系统它的功能增强了许多. 运行一个任务就需要cpu去处理,那同时运行多个任务

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在日常运行程序的过程中常常涉及到循环迭代过程,对于执行时间很短的程序来说倒无所谓,但对于运行过程有明显耗时的涉及循环迭代的程序,为其加上进度条(progress bar),是帮助我们监测代码执行进度以及处理中间异常错误非常实用的技巧. 图1 本文就将为大家介绍Python中非常实用又风格迥异的两个进度条相关库--tqdm与alive-progre

JDK和LINUX提供的查看当前运行的线程的工具: KILLkill -3 [pid]:线程相关信息会列在Console上JSTACKjstack [pid]:查看线程运行状况,如等锁,运行等JCONSOLEjconsole -pluginpath [JTop.jar]:增加一个JTOP的标签,可查看所有线程TthreadXMBean:在JCONSOLE中访问此BEAN即可.

进程和线程的解释 进程(process)和线程(thread)是操作系统的基本概念,计算机的核心是CPU,它承担了所有的计算任务: 单个CPU一次只能运行一个任务,代表单个CPU总是运行一个进程,其他进程处于非运行状态: 一个进程有且最少包括一个线程: 一个进程内存空间是共享的,每个线程可以使用这个共享内存:一个线程使用某些共享内存时,其他线程必须等它结束,才能使用这一块内存: 防止其它进程占用某一块内存区域使用互斥锁(Mutual exclusion,缩写 Mutex): 保证多个线程不会互相

python 线程与进程简介 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构--进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 

公司内部同事分享的一篇文章 周末看到一个用jstack查看死锁的例子.昨天晚上总结了一下jstack(查看线程).jmap(查看内存)和jstat(性能分析)命令.供大家参考 1．Jstack 1.1   jstack能得到运行java程序的java stack和native stack的信息.可以轻松得知当前线程的运行情况.如下图所示  注:这个和thread dump是同样的结果.但是thread dump是用kill -3 pid命令,还是服务器上面少用kill为妙 1.2   命名行格式

进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构——进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程一般由程序.数据集.进程控

原地址:http://blog.jobbole.com/52060/ 本文由 伯乐在线 - acmerfight 翻译自 Akshar Raaj.欢迎加入技术翻译小组.转载请参见文章末尾处的要求. 我们将会看到一些在Python中使用线程的实例和如何避免线程之间的竞争.你应当将下边的例子运行多次,以便可以注意到线程是不可预测的和线程每次运行出的不同结果.声明:从这里开始忘掉你听到过的关于GIL的东西,因为GIL不会影响到我想要展示的东西. 示例1 我们将要请求五个不同的url: 单线程 1 2

jstack(查看线程).jmap(查看内存)和jstat(性能分析)命令   公司内部同事分享的一篇文章 周末看到一个用jstack查看死锁的例子.昨天晚上总结了一下jstack(查看线程).jmap(查看内存)和jstat(性能分析)命令.供大家参考 1．Jstack 1.1   jstack能得到运行java程序的java stack和native stack的信息.可以轻松得知当前线程的运行情况.如下图所示 注:这个和thread dump是同样的结果.但是thread dump是用ki

Python中的进程线程(二) 一.python中的"锁" 1.GIL锁(全局解释锁) 含义: Python中的线程是操作系统的原生线程,Python虚拟机使用一个全局解释器锁(Global Interpreter Lock)来互斥线程对Python虚拟机的使用.为了支持多线程机制,一个基本的要求就是需要实现不同线程对共享资源访问的互斥,所以引入了GIL.GIL:在一个线程拥有了解释器的访问权之后,其他的所有线程都必须等待它释放解释器的访问权,即使这些线程的下一条指令并不会互相影响.在

#!/user/bin/env python # @Time :2018/7/7 11:42 # @Author :PGIDYSQ #@File :DaemonTest.py import threading,time # 1.线程的简单使用 # class MyThread(threading.Thread): # def __init__(self,num,threadname): # threading.Thread.__init__(self,name=threadname) # sel

文章来源:python Docker 查看私有仓库镜像 pip 安装: # 首先安装epel扩展源: yum -y install epel-release # 更新完成之后,就可安装pip: yum -y install python-pip # 安装完成之后清除cache: yum clean all request模块安装: pip install request get.py 脚本: #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf- -*- import re

关于进程的复习: # 管道 # 数据的共享 Manager dict list # 进程池 # cpu个数+1 # ret = map(func,iterable) # 异步 自带close和join # 所有结果的[] # apply # 同步的:只有当func执行完之后,才会继续向下执行其他代码 # ret = apply(func,args=()) # 返回值就是func的return # apply_async # 异步的:当func被注册进入一个进程之后,程序就继续向下执行 # app

Linux下查看线程数的几种方法汇总 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Linux下查看某个进程的线程数量 pstree命令以树状图显示进程间的关系(display a tree of processes).ps命令可以显示当前正在运行的那些进程的信息,但是对于它们之间的关系却显示得不够清晰.在Linux系统中,系统调用fork可以创建子进程,通过子shell也可以创建子进程,Linux系统中进程之间的关系天生就是一棵树,树的根就是进程PID为1的init进程

Python作为一种解释型语言,由于使用了全局解释锁(GIL)的原因,其代码不能同时在多核CPU上并发的运行.这也导致在Python中使用多线程编程并不能实现并发,我们得使用其他的方法在Python中实现并发编程. 一.全局解释锁(GIL) Python中不能通过使用多线程实现并发编程主要是因为全局解释锁的机制,所以首先解释一下全局解释锁的概念. 首先,我们知道C++和Java是编译型语言,而Python则是一种解释型语言.对于Python程序来说,它是直接被输入到解释器中直接运行的.解释器在程