OS: Windows 8.1 with update 关键字:Python3.4, http.server, Thread 例子代码如下: import os from threading import Thread import time import webbrowser port_number = " def run_on(port): os.system("python -m http.server " + port) if __name__ == "__

说道Python和多线程,非常easy想到GIL,GIL意味着仅仅要是用Python做的多线程程序.就无法利用多个CPU. 经过一些失败的尝试后,我也一度觉得GIL是无解的.我们甚至把注意力转向了IronPython等无锁Python,可是实际上那样问题可能很多其它.比方我们不熟悉mono,mono也没达到全然成熟的程度. 直到skynet的QQ群里一位朋友介绍了还有一种载入so的方式,事情才有了180度的变化. 方法例如以下: 1.编译Python源代码,编译时加上參数--enable-sha

http://blog.csdn.net/raptor/article/details/8038476 因为换了nginx就不再使用mod_wsgi来跑web.py应用了,现在用的是gevent-wsgi,效果还不错.但还是想试试别的,比如传说中超级猛的meinheld什么的. 软硬件环境 硬件: 一台04年初购置的IBM X235服务器,CPU为Xeon 2.4G两颗,内存1G,100M网卡. 软件: Ubuntu Server 10.04 LTSApache 2.2.14Nginx 0.7.

Python之FTP多线程下载文件之多线程分块下载文件 Python中的ftplib模块用于对FTP的相关操作,常见的如下载,上传等.使用python从FTP下载较大的文件时,往往比较耗时,如何提高从FTP下载文件的速度呢?多线程粉墨登场,本文给大家分享我的多线程下载代码,需要用到的python主要模块包括:ftplib和threading. 首先讨论我们的下载思路,示意如下: 1. 将文件分块,比如我们打算采用20个线程去下载同一个文件,则需要将文件以二进制方式打开,平均分成20块,然后分别启

一.进程和线程的概念 1.进程(最小的资源单位): 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.进程控制块三部分组成. 程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成: 数据集;则是程序在执行过程中所需要使用的资源: 进程控制块:用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志. 进程比线程更早出现,计算机早期处理代码时,使用的是串行的方法,假设计算机在运行A,B,C三个软件,需要A运行完了

上课笔记整理: 守护线程的作用,起到监听的作用 一个函数连接数据库 一个做守护线程,监听日志 两个线程同时取一个数据 线程---->线程安全---->线程同时进行操作数据. IO操作---->time.sleep(0.001操作) 线程切换到另外一个线程 线程操作,时间越短,线程越不可控(或者不安全) GIL:解释器加锁 自己加锁:lock=threading.Lock() func1() 多线程 ---- > 并发 线程安全时,串行比较安全 同步锁 递归锁:基于同步锁加了一个计数

1.threading模块是Python里面常用的线程模块,多线程处理任务对于提升效率非常重要,先说一下线程和进程的各种区别,如图 概括起来就是 IO密集型(不用CPU) 多线程计算密集型(用CPU) 多进程使用线程和进程的目的都是为了提升效率(1)单进程单线程,主进程.主线程(2)自定义线程: 主进程 主线程 子线程------------------------------------------------------转自:https://www.cnblogs.com/xiaobeibe

python高级之多线程 本节内容 线程与进程定义及区别 python全局解释器锁 线程的定义及使用 互斥锁 线程死锁和递归锁 条件变量同步(Condition) 同步条件(Event) 信号量 队列Queue Python中的上下文管理器(contextlib模块) 自定义线程池 1.线程与进程定义及区别 线程的定义: 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

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 import threading import time class Test: cache = {} @classmethod def get_value(self, key): value

转载自: http://c4fun.cn/blog/2014/05/06/python-threading/ python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现,其中thread模块在Py3中已经改名为_thread,不再推荐使用.而threading模块是在thread之上进行了封装,也是推荐使用的多线程模块,本文主要基于threading模块进行介绍.在某些版本中thread模块可能不存在,要使用dump_threading来代替threading模块. 线程创

Python 如何处理server返回gzip压缩过的内容,代码如下: from StringIO import StringIOimport gzip request = urllib2.Request('http://outofmemory.cn/') request.add_header('Accept-encoding', 'gzip') response = urllib2.urlopen(request)if response.info().get('Content-Encoding

Python之FTP多线程下载文件之分块多线程文件合并 欢迎大家阅读Python之FTP多线程下载系列之二:Python之FTP多线程下载文件之分块多线程文件合并,本系列的第一篇:Python之FTP多线程下载文件之多线程分块下载文件,主要讲述了Python中如何使用多线程对文件进行分块下载. 今天,我们接着上篇的思路,我们利用多线程对文件进行下载,待全部文件下载完成之后,我们需要对各个文件块进行合并,合并的过程比较简单: 1 def mergerFile(self, localFile, th

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

进程,是一个或多个线程的集合,每个进程在内存中是相对独立的. 线程,是计算机最小的运算单元,每个进程至少要有一个线程,多个线程时,每个线程间之间共享内存. 分别举例常规运行和多线程运行: 0)常规运行: import time import datetime def run(n): print('run at : ',n) time.sleep(2) start = datetime.datetime.now() run('t1') run('t2') stop = (datetime.date

一个程序可以理解为一个进程,这个进程有其代号,可以依据这个代号将其杀死. 一个进程肯定有且只有一个主线程,他可以有很多子线程. 运行一个任务如果可以有许多子线程同时去做,当然会提高效率. 但是,在python中,多线程其实不是严格意义上的多线程. 因为,python有一个全局锁的概念,它保证在某一个时间节点上,只能存在一个线程在运行,只是这个时间节点非常短,人类意识不到. 所以说,Python的多线程其实就是不断地切换进程,而没有把所有的进程在同一时间同时运行. 注意,切换进程并不是依据什么顺序

在某些应用场景下,想要提高python的并发能力,可以使用多线程,或者协程.比如网络爬虫,数据库操作等一些IO密集型的操作.下面对比python单线程,多线程和协程在网络爬虫场景下的速度. 一,单线程. 单线程代 1 #!/usr/bin/env  2 # coding:utf8 3 # Author: hz_oracle import MySQLdb import gevent import requests import time class DbHandler(object): def _

一.GIL全局解释器锁 In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython's memory management is not thread-safe. (However, sin

了解了HTTP协议和HTML文档,我们其实就明白了一个Web应用的本质就是: 浏览器发送一个HTTP请求: 服务器收到请求,生成一个HTML文档: 服务器把HTML文档作为HTTP响应的Body发送给浏览器: 浏览器收到HTTP响应,从HTTP Body取出HTML文档并显示. 所以,最简单的Web应用就是先把HTML用文件保存好,用一个现成的HTTP服务器软件,接收用户请求,从文件中读取HTML,返回.Apache.Nginx.Lighttpd等这些常见的静态服务器就是干这件事情的. 如果要动

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 3

前导理论知识见:python并发编程&多线程(一) 一 threading模块介绍 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口,二者在使用层面,有很大的相似性 官网链接:https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#(装B模式加载中…………)   二 开启线程的两种方式 #方式一 from threading import Thread import time def sayhi

本篇理论居多,实际操作见:  python并发编程&多线程(二) 一 什么是线程 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程 线程顾名思义,就是一条流水线工作的过程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程 车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一个流水线 流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu 所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位. 多线程(即多个控制线程)的概念