最近工作中遇到了一个问题:我的server和client不是在一个时区,server时区是EDT,即美国东部时区,client,就是我自己的电脑,时区是中国标准时区,东八区.处于测试需要,我需要向server发送一个时间,使得server在这个时间戳去执行一些动作.这个时间戳通常是当前时间加2分钟或者几分钟. 通常美东在夏令时时,和我们相差12小时,所以直接减掉这12小时,然后再加两分钟,可以实现发送基于server的时间戳,但是只有一半时间是夏令时,所以考虑还是基于时区来做.百度了一下,Pyt

$ sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/ShangHai /etc/localtime 上述是修改系统时区 同步时间 1.  安装ntpdate工具 $ sudo apt-get install ntpdate 2.  设置系统时间与网络时间同步 $ ntpdate cn.pool.ntp.org 3.  将系统时间写入硬件时间 $ hwclock –systohc

python多线程同步 作者:vpoet 日期:大约在夏季 import threading import time mylock = threading.RLock() num=0 class myThread(threading.Thread): def __init__(self, name): threading.Thread.__init__(self) self.t_name = name def run(self): global num while True: mylock.ac

前面两篇文章,写了python线程同步原语的基本应用.下面这篇文章主要是通过阅读源码来了解这几个类的内部原理和是怎么协同一起工作来实现python多线程的. 相关文章链接:python同步原语--线程锁 python--线程同步原语 一.关于Condition类 Condition的用法: 用来记录线程的状态变量 查看Condition的源码,会看到作者给开发者提供的文档说明.‘Class that implemets a condition variable’写得很明白,这是一个用来记录线程状

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Python 线程同步机制:Semaphore """ import time import threading import random # 信号量同步基于内部计数器,每调用一次acquire(),计数器减1:每调用一次release(),计数器加1.当计数器为0时,acquire()调用被阻塞. sema = threading.Semaph

linux设置时区同步时间 一.运行tzselect sudo tzselect 在这里我们选择亚洲 Asia,确认之后选择中国(China),最后选择北京(Beijing) 如图:   二.复制文件到/etc目录下 sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai  /etc/localtime   三.更新时间 sudo ntpdate time.windows.com   四.写入硬件 sudo hwclock -w

Python中的时区处理  http://tech.glowing.com/cn/dealing-with-timezone-in-python/ Python时区设置方法与pytz查询时区教程_python_脚本之家  http://www.jb51.net/article/43809.htm

进程之间通信与线程同步是一个历久弥新的话题,对编程稍有了解应该都知道,但是细说又说不清.一方面除了工作中可能用的比较少,另一方面就是这些概念牵涉到的东西比较多,而且相对较深.网络编程,服务端编程,并发应用等都会涉及到.其开发和调试过程都不直观.由于同步通信机制的原理都是想通的,本文希通过望借助python实例来将抽象概念具体化. 阅读之前可以参考之前的一篇文章:python多线程与多进程及其区别,了解一下线程和进程的创建. python多线程同步 python中提供两个标准库thread和thr

目录 第十五章.Python多线程同步锁,死锁和递归锁 1. 引子: 2.同步锁 3.死锁 引子: 4.递归锁RLock 原理: 不多说,放代码 总结: 5. 大总结 第十五章.Python多线程同步锁,死锁和递归锁 1. 引子: 1.创建线程对象 t1 = threading.Thread(target=say,args=('tony',)) 2.启动线程 t1.start() 后面又说了两个点就是join和守护线程的概念 ​ 以上就是python多线程的基本使用 ​ 说明:前面说的两个功能是

Python 多线程同步队列模型 我面临的问题是有个非常慢的处理逻辑(比如分词.句法),有大量的语料,想用多线程来处理. 这一个过程可以抽象成一个叫“同步队列”的模型. 具体来讲,有一个生产者(Dispatcher)一方面从语料中读入句子,并且存入队列中,一方面看有没有空闲的消费者(Segmentor),如果有,就把句子从队列中弹出并交给这个空闲的消费者处理. 然后消费者把处理完成的结果交给生产者输出,生产者要保证输出与输入顺序一致. 消费者是典型的threading,它需要看见生成者的队列,从

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

#!/usr/bin/env python from urllib import request import gevent from gevent import monkey import time monkey.patch_all() # 把当前程序所有的IO操作给我单独的做上标记. def f(url): resp = request.urlopen(url) data = resp.read() print(len(data)) urls = ["https://www.python.o

线程执行 join与setDaemon 子线程在主线程运行结束后,会继续执行完,如果给子线程设置为守护线程(setDaemon=True),主线程运行结束子线程即结束: 如果join()线程,那么主线程会等待子线程执行完再执行. import threading import time def get_thread_a(): print("get thread A started") time.sleep(3) print("get thread A end") d

条件变量同步 有一类线程需要满足条件之后才能够继续执行,Python提供了threading.Condition 对象用于条件变量线程的支持,它除了能提供RLock()或Lock()的方法外,还提供了 wait().notify().notifyAll()方法. lock_con=threading.Condition([Lock/Rlock]): 锁是可选选项,不传人锁,对象自动创建一个RLock(). wait():条件不满足时调用,线程会释放锁并进入等待阻塞: notify():条件创造后

写在前面: 在使用这些共享API的时候,我们要注意以下几点: 在UNIX平台上,当某个进程终结之后,该进程需要被其父进程调用wait,否则进程成为僵尸进程(Zombie).所以,有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait).对于多线程来说,由于只有一个进程,所以不存在此必要性. multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue),效率上更高.应优先考虑Pipe和Queue,避免使用Lock/Event/Semapho

目录 1.常见并发类型 2.同步版本 3.多线程 4.异步IO 5.多进程 6.总结 1.常见并发类型 I/ O密集型: 蓝色框表示程序执行工作的时间,红色框表示等待I/O操作完成的时间.此图没有按比例显示,因为internet上的请求可能比CPU指令要多花费几个数量级的时间,所以你的程序可能会花费大部分时间进行等待.  CPU密集型: IO密集型程序将时间花在cpu计算上. 常见并发类型以及区别: 2.同步版本 我们将使用requests访问100个网页,使用同步的方式,requests的请求

记录一下吧   算打一下 tag   最近在整得 swarm + jenkins 实现自动化部署 回滚 #构建jenkins 镜像 #dockerfile:      docker build -t  my-jenkins:v1.0 FROM jenkins USER root ARG dockerGid=978 ENV NODE_VERSION 6.9.4 #add jenkins to docker group and install nodejs/npm RUN echo "docker:

同步锁 import time, threading def addNum(): global num num -= 1 num = 100 thread_list = [] for i in range(100): t = threading.Thread(target=addNum) t.start() thread_list.append(t) for t in thread_list: t.join() print('final num:', num) 运行结果: final num:

#-*-coding:utf-8-*- '''如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性, 需要对多个线程进行同步. 线程同步所使用的的方法: Lock RLock 以上两个对象,均有acquire和release方法,对于每次只允许一个线程操作的数据可以 将其放在acquire和release方法之间. Lock:如果一个县城连续两次进行acquire操作,如果第一次acquire之后没有release, 则第二次acquire将挂起线程,导致Lock永远不

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*- import threadingimport time def customer(cond): t = threading.currentThread() with cond: # wait()方法创建了一个名为waiter的锁,并且设置锁的状态为locked.这个waiter锁用于线程间的通讯 cond.wait() print '{}: Resource is available to consumer