1. 首先看一下 python 多进程的优点和缺点 多进程优点: 1.稳定性好: 多进程的优点是稳定性好,一个子进程崩溃了,不会影响主进程以及其余进程.基于这个特性,常常会用多进程来实现守护服务器的功能. 然而多线程不足之处在于,任何一个线程崩溃都可能造成整个进程的崩溃,因为它们共享了进程的内存资源池. 2.能充分利用多核cpu: 由于python设计之初,没预料到多核cpu能够得到现在的发展,只考虑到了单核cpu.为了更好的实现多线程之间数据完整性与状态同步, 于是设计出了一个全局解析器锁(G

python爬虫之多线程.多进程 使用多进程.多线程编写爬虫的代码能有效的提高爬虫爬取目标网站的效率. 一.什么是进程和线程 引用廖雪峰的官方网站关于进程和线程的讲解: 进程:对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,打开一个记事本就启动了一个记事本进程,打开两个记事本就启动了两个记事本进程,打开一个Word就启动了一个Word进程. 线程:有些进程还不止同时干一件事,比如Word,它可以同时进行打字.拼写检查.打印等事情.在一个进程内部

首先我们来了解下python中的进程,线程以及协程! 从计算机硬件角度: 计算机的核心是CPU,承担了所有的计算任务.一个CPU,在一个时间切片里只能运行一个程序. 从操作系统的角度: 进程和线程,都是一种CPU的执行单元. 进程:表示一个程序的上下文执行活动(打开.执行.保存...) 线程:进程执行程序时候的最小调度单位(执行a,执行b...) 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 并行 和 并发: 并行:多个CPU核心,不同的程序就分配给不同的CPU来运行.可以让多个程序同时执行

爬虫项目介绍   本次爬虫项目将爬取豆瓣Top250电影的图片,其网址为:https://movie.douban.com/top250, 具体页面如下图所示:   本次爬虫项目将分别不使用多线程和使用多线程来完成,通过两者的对比,显示出多线程在爬虫项目中的巨大优势.本文所使用的多线程用到了concurrent.futures模块,该模块是Python中最广为使用的并发库,它可以非常方便地将任务并行化.在concurrent.futures模块中,共有两种并发模块,分别如下: 多线程模式:Thr

最近需要一个web系统进行接口性能测试,这里顺便说一下性能测试的步骤吧,大概如下 一.分析接口频率 根据系统的复杂程度,接口的数量有多有少,应该优先对那些频率高,数据库操作频繁的接口进行性能测试,所以先和开发根据业务情况,找到频率最高的几个接口.完成这些后再逐步完成剩余接口的测试. 二.找到合适的测试工具 性能测试工具简直数不胜数,最著名莫过于loadrunner,因为它支持windows,呵呵呵,这也是我刚毕业时用的工具(当然是盗版了...),简单易用,功能强大,不过收费版是真贵.我现在用得最

  近段时间,笔者发现一个神奇的网站:http://www.allitebooks.com/ ,该网站提供了大量免费的编程方面的电子书,是技术爱好者们的福音.其页面如下:   那么我们是否可以通过Python来制作爬虫来帮助我们实现自动下载这些电子书呢?答案是yes.   笔者在空闲时间写了一个爬虫,主要利用urllib.request.urlretrieve()函数和多线程来下载这些电子书.   首先呢,笔者的想法是先将这些电子书的下载链接网址储存到本地的txt文件中,便于永久使用.其Pyth

详情点我跳转 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 多线程 在介绍Python中的线程之前,先明确一个问题,Python中的多线程是假的多线程! 为什么这么说,我们先明确一个概念,全局解释器锁(GIL) 一.什么是GIL Python代码的执行由Python虚拟机(解释器)来控制,同时只有一个线程在执行.对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制,正是这个锁能保证同时只有一个线程在运行. 二.为什么要用GIL 为了线程间数据的一致性和状态同步的完整性,(例如:线程2需要线程

背景: 我们知道多线程要比多进程效率更高,因为线程存在于进程之内,打开一个进程的话,首先需要开辟内存空间,占用内存空间比线程大.这样想也不怪,比如一个进程用10MB,开10个进程就得100MB的内存空间.但是我们开线程的话,只需要开通一个进程,在进程里面再开10个线程,这样的话内存空间只需要10MB就开了,这么想也是对的,但是.但是. GIL: 又名全局解释器锁,python在设计当初(那个年代哪来的多核,电脑都没来普及),也是python的一个设计思想,为了数据安全,怎么个为数据安全考虑呢(一

一.简介 为了提高爬虫程序效率,由于python解释器GIL,导致同一进程中即使有多个线程,实际上也只会有一个线程在运行,但通过request.get发送请求获取响应时有阻塞,所以采用了多线程依然可以提高爬虫效率. 多线程爬虫注意点1.解耦 整个程序分为4部分,url list模块.发送请求,获取响应模块.数据提取模块.保存模块,如果某一模块出现问题,互相之间不会影响. 2. 资源竞争 由于使用了多线程,不同线程在共享数据时,容易产生资源竞争,假设共享数据放入列表中,那么同一时刻有可能2个线程去

一.多进程与多线程的概念 1.多进程的概念 进程是程序在计算机上的的一次执行活动.当你运行一个程序,你就启动了一个进程.显然,程序是死的(静态的),进程是活的(动态的).进程可以分为系统进程和用户进程.凡是用于完成操作系统的各种功能的进程就是系统进程,它们就是处于运行状态下的操作系统本身:由用户本身启动的进程都是用户进程.进程是操作系统进行资源分配的单位. 在操作系统的管理下,所有正在运行的进程轮流使用CPU,每个进程运行占用CPU时间非常短,用户根本感觉不出来CPU是在轮流为多个进程服务,就好

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:清风化煞_   正文 新手注意:如果你学习遇到问题找不到人解答,可以点我进裙,里面大佬解决问题及Python教.程下载和一群上进的人一起交流! 1.先附上没有用多线程的包图网爬虫的代码 import requests from lxml import etree import os import time start_time = time.time()#记录开始时间

queue介绍 queue是python的标准库,俗称队列.可以直接import引用,在python2.x中,模块名为Queue.python3直接queue即可 在python中,多个线程之间的数据是共享的,多个线程进行数据交换的时候,不能够保证数据的安全性和一致性,所以当多个线程需要进行数据交换的时候,队列就出现了,队列可以完美解决线程间的数据交换,保证线程间数据的安全性和一致性. #多线程实战栗子(糗百) #用一个队列Queue对象, #先产生所有url,put进队列: #开启多线程,把q

利用多线程检测代理网站提供的免费代理是否可用 import requests from lxml import etree import time import multiprocessing def get_all_proxy(queue): url = 'http://www.xicidaili.com/nn/1' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (K

详情点我跳转 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一.多线程抓取网页 流程:a.设置种子url b.获取区域列表 c.循环区域列表 d.创建线程获取页面数据 e.启动线程 import csv import threading import time import requests import lxml from lxml import etree import json # 递归锁 rlock = threading.RLock() # 设置请求头 headers = { &quo

import threading import multiprocessing class MultiThread(threading.Thread): def __init__(self,func,args,name = ''): threading.Thread.__init__(self) self.name = name self.func = func self.args = args self.res = None def getResult(self): if self.res =

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流. 实时股票数据的重要性 对于四大可交易资产:股票.期货.期权.数字货币来说,期货.期权.数字货币,可以从交易所提供的api收到实时行情数据,而股票由于量化交易接口不面向普通人开放,导致大家想要获取到股票的实时数据,十分困难.而与此同时,股票实时数据,又是极其重要的场内交易数据. 对于手动交易者而言,实时数据一方面可以辅助盯盘,另一方面,可以用程序简单开发到价提醒,到某个价位,进行入场和出场的交易. 对于

问题的由来   前几天,在微信公众号(Python爬虫及算法)上有个人问了笔者一个问题,如何利用爬虫来实现如下的需求,需要爬取的网页如下(网址为:https://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0):   我们的需求为爬取红色框框内的名人(有500条记录,图片只展示了一部分)的 名字以及其介绍,关于其介绍,点击该名人的名字即可,如下图: 这就意味着我们需要爬取500个这样的

前言: 之前小编写了一篇关于爬虫为什么爬取不到数据文章(文章链接为:Python爬虫经常爬不到数据,或许你可以看一下小编的这篇文章), 但是当时小编也是胡乱编写的,其实里面有很多问题的,现在小编重新发布一篇关于爬虫爬取不到数据文章,希望各位读者更加了解爬虫. 1. 最基础的爬虫 通常编写爬虫代码,使用如下三行代码就可以实现一个网页的基本访问了. from urllib import request rsp = request.urlopen(url='某某网站') print(rsp.read(

什么是多线程/多进程 引用虫师的解释: 计算机程序只不过是磁盘中可执行的,二进制(或其它类型)的数据.它们只有在被读取到内存中,被操作系统调用的时候才开始它们的生命期. 进程(有时被称为重量级进程)是程序的一次执行.每个进程都有自己的地址空间,内存,数据栈以及其它记录其运行轨迹的辅助数据.操作系统管理在其上运行的所有进程,并为这些进程公平地分配时间. 线程(有时被称为轻量级进程)跟进程有些相似,不同的是,所有的线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境.我们可以想像成是在主进程或“主线程”中并行

进程和线程 进程是系统进行资源分配的最小单位,线程是系统进行调度执行的最小单位: 一个应用程序至少包含一个进程,一个进程至少包含一个线程: 每个进程在执行过程中拥有独立的内存空间,而一个进程中的线程之间是共享该进程的内存空间的: 计算机的核心是CPU,它承担了所有的计算任务.它就像一座工厂,时刻在运行. 假定工厂的电力有限,一次只能供给一个车间使用.也就是说,一个车间开工的时候,其他车间都必须停工.背后的含义就是,单个CPU一次只能运行一个任务.编者注: 多核的CPU就像有了多个发电厂,使多工厂

线程是操作系统直接支持的执行单元,因此,高级语言通常都内置多线程的支持,Python也不例外,并且,Python的线程是真正的Posix Thread,而不是模拟出来的线程. Python的标准库提供了两个模块:_thread和threading,_thread是低级模块,threading是高级模块,对_thread进行了封装.绝大多数情况下,我们只需要使用threading这个高级模块. import threading import time def f1(num): time.sleep