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

爬虫的基本步骤分为:获取,解析,存储.假设这里获取和存储为io密集型(访问网络和数据存储),解析为cpu密集型.那么在设计多线程爬虫时主要有两种方案:第一种方案是一个线程完成三个步骤,然后运行多个线程:第二种方案是每个步骤运行一个多线程,比如N个线程进行获取,1个线程进行解析(多个线程之间切换会降低效率),N个线程进行存储. 下面我们尝试抓取http://www.chembridge.com/ 库存药品信息. 首先确定url为http://www.chembridge.com/search/se

之前讲了多线程的一篇博客,感觉讲的意犹未尽,其实,多线程非常有意思.因为我们在使用电脑的过程中无时无刻都在多进程和多线程.我们可以接着之前的例子继续讲.请先看我的上一篇博客. python 多线程就这么简单 从上面例子中发现线程的创建是颇为麻烦的,每创建一个线程都需要创建一个tx(t1.t2....),如果创建的线程多时候这样极其不方便.下面对通过例子进行继续改进: player.py #coding=utf-8 from time import sleep, ctime import thre

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

学习Python多线程的资料很多,吐槽Python多线程的博客也不少.本文主要介绍Python多线程实际应用,且假设读者已经了解多线程的基本概念.如果读者对进程线程概念不甚了解,可参见知名博主 阮一峰 转译的一篇博客:<进程与线程的一个简单解释>. 1 线程的基本操作 Python中多线程主要有两个模块,_thread和threading模块.前者更底层,后者更常用,能满足绝大部分编程需求,今天主要围绕threading模块展开介绍.启动一个线程需要用threading模块中的Thread.

python多线程情况下,print输出会出现丢失的情况,而logging模块的日志输出不会. 以下是示例代码,多运行几次就会发现这个有意思的现象 # coding:utf-8 import threading import time import logging def action(arg): time.sleep(1) logging.info('sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().ge

python多线程爬虫项目() 爬取目标:斗图啦(起始url:http://www.doutula.com/photo/list/?page=1) 爬取内容:斗图啦全网图片 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. xpath实现数据解析.提取和清洗 threading模块实现多线程爬虫 爬取结果: 思路:由于该爬虫存在网络密集IO和磁盘密集IO,存在大量等待时间,遂采用多线程方式爬取. 设计:本文采用多为结构化代码的面向对象封装设计思路,使用生产消费者模型,完成多线程的调度.爬取.

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

Python多线程(一) Python多线程,类似于同时执行多个不同程序,多线程运行的有点: 1.使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理 2.用户界面可以更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度 3.程序的运行速度可能加快 4.在一些等待的任务实现上如用户输入.文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了.在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等 西城在执行过程中与进程还是有区别的.每个独立的进程有一个程序运行的入口.顺

难易程度:★★★ 阅读点:python;web安全; 文章作者:xiaoye 文章来源:i春秋 关键字:网络渗透技术 前言 python是门简单易学的语言,强大的第三方库让我们在编程中事半功倍,今天,我们来谈谈python多线程在渗透测试中的应用,本文,我们将编写一个简易c段存活主机扫描脚本,以及一个python版本的多线程御剑--目录扫描工具 一.python 多线程 python多线程有几种写法 1. thread模块 python的一个多线程模块,小脚本可以用,但是有瑕疵,比如不稳定,线程

python多线程与多进程 多线程: 案例:扫描给定网络中存活的主机(通过ping来测试,有响应则说明主机存活) 普通版本: #扫描给定网络中存活的主机(通过ping来测试,有响应则说明主机存活)import sys import subprocess import time def ping(net,start=100,end=200,n=2,w=5): for i in range(start,end+1): ip=net+"."+str(i) command="ping

前言:DB2一个实例下,可以存在多个数据库,之前使用shell备份脚本,但是同一时刻只能备份一个数据库,对于几百G的备份文件,这个速度显然太慢,今天学习了Python多线程,刚好应用一下. 分析:1.Python多线程在某些场景上是鸡肋,但是这里使用多线程,目的是开启多个shell子进程. 2.磁盘I/O允许情况下,使用多个db2 backup进程. 3.thread模块有诸多问题,这里使用threading模块. 4.先前备份脚本修改端口来清理已连接应用,太过暴力,虽然都为冷备,但每次重启开销

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"

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多线程 对于I/O操作的时候,进程与线程的性能差别不大,甚至由于线程更轻量级,性能更高.这里的I/O包括网络I/O和文件I/O 1.实例 假如利用socket发送http请求,也就是网络I/O.爬取列表网页中的写href链接,然后获取href链接之后,在爬去链接的网页详情. 如果不适用多线程的话,程

python 多线程日志切割+日志分析 05/27. 2014 楼主最近刚刚接触python,还是个小菜鸟,没有学习python之前可以说楼主的shell已经算是可以了,但用shell很多东西实现起来还是不可能的事情,例如最明显的一点大日志分析,由于楼主的公司,每天的日志量很大,用shell分析的会非常非常的慢. 通过学习python,楼主有了一种想法,想法如下 可不可以分割日志,把日志分割成很多的小块,利用多线程去分析日志,这个难点在哪,难点就在如何去分割日志,前几篇文件楼主写过日志分割的py

猪哥推荐的学习网址 http://www.jb51.net/article/110164.htm yeayee ------>更多技巧------>更多源码------>http://www.yeayee.com Python 一篇学会多线程 多线程和多进程是什么自行google补脑,廖雪峰官网也有,但是不够简洁,有点晕,所以就整个简单的范例. 对于python 多线程的理解,我花了很长时间,搜索的大部份文章都不够通俗易懂.所以,这里力图用简单的例子,让你对多线程有个初步的认识. 单线程

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

python多线程使用场景:IO操作,不适合CPU密集操作型任务   1.多个线程内存共享 2.线程同时修改同一份数据需要加锁,mutex互斥锁 3.递归锁:多把锁,锁中有锁 4.python多线程,同一时间只有颗CPU在执行.   启动线程: import threading def run(name) print("run thread....") #创建进程对象,target=方法名,args=(参数1,参数b,) t = threading.Thread(target=run,

python多线程使用场景:多线程采集, 以及性能测试等 . 数据库驱动类-简单封装下 mysqlDriver.py #!/usr/bin/python3 #-*- coding: utf-8 -*- # author:zhouchao # mysql 驱动模型类 import pymysql; import traceback; class mysqlDriver: host="localhost"; user="root"; password="&qu

Date: 2019-06-04 Author: Sun Python多线程原理与实战 目的: (1)了解python线程执行原理 (2)掌握多线程编程与线程同步 (3)了解线程池的使用 1 线程基本概念 1.1 线程是什么? 线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. 与进程的区别: (1) 地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间; (2) 资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源 (3)

一. 目标 ​ 作为一只万年单身狗,一直很好奇女生找对象的时候都在想啥呢,这事也不好意思直接问身边的女生,不然别人还以为你要跟她表白啥的,况且工科出身的自己本来接触的女生就少,即使是挨个问遍,样本量也太少,毕竟每个人的标准都会有差异的.这时候想到婚恋网站,上面不就有现成的数据吗,刚好最近也在学习爬虫,如果能用爬虫把数据爬取下来,既练习了爬虫技术,又获得了想要的数据,一举两得.不如说干就干. ​ 从接触爬虫以来,也爬过几十个网站,虽说是入门练习,没找那种数据价值很高,反爬比较严重的网站,但也有不少