import time from multiprocessing import Process,Queue #生产者 def producer(q): for i in range(10): time.sleep(0.7) s = '大包子%s号'%i print(s+'新鲜出炉,拿去用') q.put(s) def consumer(q): while 1: time.sleep(1) baozi = q.get() print(baozi+'被吃了') if __name__ == '__m

1.这是第一个简单的初始化版本,看起来比使用fqueue似乎更好用 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectOutputStream; import java.io.OutputStr

1.这里先要说一下为什么会想到fqueue,因为这个是一个轻量级的消息队列框架,并且速度很快,用起来很方便,就是这样 当然后期考虑使用redis,这里先上一个fqueue的版本,后面有时间我再吧他改成redis版本吧,感觉可能redis版本可能更适合 package queue.fqueue.vo; /** * @ProjectName: cutter-point * @Package: queue.fqueue.vo * @ClassName: EventVo * @Author: xiaof

Dyno-queues 分布式延迟队列 之 生产消费 目录 Dyno-queues 分布式延迟队列 之 生产消费 0x00 摘要 0x01 前情回顾 1.1 设计目标 1.2 选型思路 0x02 产生消息 2.1 设置超时 2.2 设定优先级 0x03 消费消息 3.1 预取 3.2 实际操作 0x4 即时消费 4.1 阻塞式弹出 4.2 超时处理 0xFF 参考 0x00 摘要 本系列我们会以设计分布式延迟队列时重点考虑的模块为主线,穿插灌输一些消息队列的特性实现方法,通过分析Dyno-que

生产消费模型初步 #产生两个子进程,Queue可以在子进程之间传递消息 from multiprocessing import Queue,Process import random import time #队列是进程安全的,队列里的数据只能被一个进程获取,所有q.put(None)只对应一个进程,所以要放两个q.put(None) def producer(name, food, q): for i in range(10): time.sleep(random.randint(1,3))

顾名思义这个就是再消费的时候,不是之前的那哥用yield进行线程切换的操作,而是用线程等待阻塞的方式去执行,说实话我感觉效率不一定有之前那个好, 因为我对这种阻塞队列使用的时候,之前有发现阻塞队列,塞着塞着线程就会进入假死状态,这个很奇怪,但是有的时候又是好的,这个也不清楚到底是为什么 但是毕竟也是一种实现,我就写出来了看看吧 生产者 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import redis.clients.jed

1.守护进程 什么是守护进程? 进程是一个正在运行的程序 守护进程也是一个普通进程,意思是一个进程可以守护另一个进程,比如如果b是a的守护进程,a是被守护的进程,如果a进程结束,b进程也会随之结束. 使用场景: 父进程交给了子进程一个任务,子进程在执行过程中并没有执行完毕,但是父进程结束了,那么子进程就没又继续执行的意义了 使用方法:在start 前面加 deamon = Ture 案例: from multiprocessing import Process import time def t

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

目前业界流行的分布式消息队列系统(或者可以叫做消息中间件)种类繁多,比如,基于Erlang的RabbitMQ.基于Java的ActiveMQ/Apache Kafka.基于C/C++的ZeroMQ等等,都能进行大批量的消息路由转发.它们的共同特点是,都有一个消息中转路由节点,按照消息队列里面的专业术语,这个角色应该是broker.整个消息系统通过这个broker节点,进行从消息生产者Producer到消费者Consumer的消息路由.当然了,生产者和消费者可以是多对多的关系.消息路由的时候,可以

在本人的上一篇博客文章:Netty构建分布式消息队列(AvatarMQ)设计指南之架构篇 中,重点向大家介绍了AvatarMQ主要构成模块以及目前存在的优缺点.最后以一个生产者.消费者传递消息的例子,具体演示了AvatarMQ所具备的基本消息路由功能.而本文的写作目的,是想从开发.设计的角度,简单的对如何使用Netty,构建分布式消息队列背后的技术细节.原理,进行一下简单的分析和说明. 首先,在一个企业级的架构应用中,究竟何时需引入消息队列呢?本人认为,最经常的情况,无非这几种:做业务解耦.事件

1.了解Queue Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间的信息传递 |queue.Queue|先进先出队列| |queue.LifoQueue|后进先出队列| |queue.PriorityQueue|优先级队列| |queue.deque|双线队列| 了解python队列 https://www.cnblogs.com/itogo/p/5635629.html ----------

Python 3 并发编程多进程之队列(推荐使用) 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 可以往队列里放任意类型的数据 创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现): 1 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. 参数介绍: 1 maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制. 方法介绍: 1.主要

这是在博客园的第一篇文章,由于本人还是一个编程菜鸟,也写不出那些高大上的牛逼文章,这篇文章就是对自己这段时间学习python的一个总结吧. 众所周知python是一门对初学编程的人相当友好的编程语言,就像本屌丝一样,一学就对它产生好感了!当然,想要精通它还有很多东西需要学习.那废话不多说了,下面我就来说一下如何用python3.x与mysql数据库构建一个简单的爬虫系统(其实就是把从网页上爬下来的内容存储到mysql数据库中). 首先就是搭建环境了,这里就简介绍一下我的环境吧.本机的操作系统是w

使用Python管理数据库   这篇文章的主题是如何使用Python语言管理数据库,简化日常运维中频繁的.重复度高的任务,为DBA们腾出更多时间来完成更重要的工作.文章本身只提供一种思路,写的不是很全面,主要起个抛砖引玉的作用.希望能通过此篇文章激发起大家学习python的兴趣. 关于Python Python作为目前最流行的编程语言之一, 在人工智能.统计分析等领域都有着非常广泛的应用.这两年借助人工智能,流行程度甚至一度超越了java等老牌语言.Python的语法相当直观.简洁.易懂,没有过

依赖 Python2711 xlwt MySQLdb 数据库相关 连接 获取字段信息 获取数据 Excel基础 workbook sheet 案例 封装 封装之后 测试结果 总结 数据库数据导出为excel表格,也可以说是一个很常用的功能了.毕竟不是任何人都懂数据库操作语句的. 下面先来看看完成的效果吧. 数据源 导出结果 依赖 由于是Python实现的,所以需要有Python环境的支持 Python2.7.11 我的Python环境是2.7.11.虽然你用的可能是3.5版本,但是思想是一致的.

第11章 使用Python操作数据库 11.1 数据库编程接口 在项目开发中,数据库应用必不可少.虽然数据库的种类有很多,如SQLite.MySQL.Oracle等,但是它们的功能基本都是一样的,为了对数据库进行统一的操作,大多数语言都是提供了简单的.标准化的数据库接口(API).在Python Database API 2.0 规范中,定义了Python数据库API接口的各个部分,如模块接口.连接对象.游标对象.类型对象和构造器.DB API 的可选扩展以及可选的错误处理机制等.下面重点介绍一

一,介绍 上周用jmeter做性能测试时,接口B传入的参数需要依赖接口A生成的借贷申请ID,接口A运行完需要把生成的借贷申请ID导出来到一个文件,作为参数传给接口B,刚开始的时候,手动去数据库倒, 倒了几次感觉有些麻烦,就写了一段python读取数据库并将读到数据写入到本地文件 二,python读取数据库代码如下: # -*- coding:utf-8 -*-import pymysql def get_loan_number(file): connect = pymysql.Connect(

  Kafka学习8_kafka java 生产消费程序demo示例 kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.11

我在工作的时候,在测试环境下使用的数据库跟生产环境的数据库不一致,当我们的测试环境下的数据库完成测试准备更新到生产环境上的数据库时候,需要准备更新脚本,真是一不小心没记下来就会忘了改了哪里,哪里添加了什么,这个真是非常让人头疼.因此我就试着用Python来实现自动的生成更新脚本,以免我这烂记性,记不住事. 主要操作如下: 1.在原先 basedao.py 中添加如下方法,这样旧能很方便的获取数据库的数据,为测试数据库和生产数据库做对比打下了基础. def select_database_stru

Django适合从零开始构建,所谓 'Green-field' 开发.那么当我需要基于已存在的数据库构建应用时怎么办呢? inspectdb # 扫描默认数据库 python manage.py inspectdb # 扫描某个表 python manage.py inspectdb [table_name] # 扫描并保存结果到某个app python manage.py startapp app1 python manage.py inspectdb > app1/models.py # 扫

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>