写了个多线程的python脚本,结果居然死锁了.调试了一整天才找到原因,是我使用queue的错误导致的. 为了说明问题,下面是一个简化版的代码.注意,这个代码是错的,后面会说原因和解决办法. import Queue import threading queue = Queue.Queue() def test(q): while True: if q.qsize() != 0: d = q.get() print d else: break def main(): global queue n

先看一个很简单的例子 #coding:utf8 import Queue #queue是队列的意思 q=Queue.Queue(maxsize=10) #创建一个queue对象 for i in range(9): q.put(i) #放入元素 while not q.empty():#检测元素是否为空 print q.get(),#读取元素 #默认为先进先出 如果需要一个无限长或者先进后出的队列 #创建一个无限长的队列,如果maxsize小于1就表示队列长度无限. q1=Queue.Queue

Python Queue模块详解 from:https://blog.linuxeye.com/334.html Python中,队列是线程间最常用的交换数据的形式.Queue模块是提供队列操作的模块,虽然简单易用,但是不小心的话,还是会出现一些意外. 创建一个“队列”对象import Queueq = Queue.Queue(maxsize = 10)Queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果

一 简单使用 --内置模块哦 import Queuemyqueue = Queue.Queue(maxsize = 10) Queue.Queue类即是一个队列的同步实现.队列长度可为无限或者有限.可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度.如果maxsize小于1就表示队列长度无限.将一个值放入队列中myqueue.put(10) 调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目.put()有两个参数,第一个item为必需的,为插入项目的值:第二个block为可选参数,默

一:死锁现象和递归锁 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,如下就是死锁 from threading import Thread,Lock,RLock import time # mutexA=Lock() # mutexB=Lock() mutexB=mutexA=RLock() class Mythead(Thread):

一.进程: 1.语法 2.进程间通讯 3.进程池 二.Gevent协程 三.Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 一.进程: 1.语法 简单的启动线程语法 def run(name): time.sleep(2) print("hello",name) if __name__ == '__main__': for i in range(10):同时启动10个进程 p = multiprocessing.Process(target=run,args=("bob

queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads queue在使用多进程之间交换安全信息的时候特别有用 class queue.Queue(maxsize=0) #先入先出 class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out  class queue.Prior

1. 什么是队列? 学过数据结构的人都知道,如果不知道队列,请Google(或百度). 2. 在python中什么是多生产者,多消费模型? 简单来说,就是一边生产(多个生产者),一边消费(多个消费者).比如,一边有m个线程生产数据,另一边有n个线程消费(使用)数据,这就是多生产者,多消费者模型. 注:消费依赖生产(没有厂家生产产品,就不会有关于这种产品的消费),在python中,如果生产者线程没有产生数据,那么消费者线程有关于消费行为的操作就应当处于阻塞状态. 3. 在python中为什么有qu

死锁现象 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去. 此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,如下就是死锁 from threading import Thread,Lock import time mutexA = Lock() mutexB = Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.task1() sel

1 select poll epoll的区别基本上select有3个缺点: 连接数受限查找配对速度慢数据由内核拷贝到用户态poll改善了第一个缺点 epoll改了三个缺点. (1)select,poll实现需要自己不断轮询所有fd集合,直到设备就绪,期间可能要睡眠和唤醒多次交替.而epoll其实也需要调用epoll_wait不断轮询就绪链表,期间也可能多次睡眠和唤醒交替,但是它是设备就绪时,调用回调函数,把就绪fd放入就绪链表中,并唤醒在epoll_wait中进入睡眠的进程.虽然都要睡眠和交替,

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 ----------

其一: Source code: Lib/queue.py The queue module implements multi-producer, multi-consumer queues. It is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads. The Queue class in this module implem

1 select poll epoll的区别 基本上select有3个缺点: 连接数受限 查找配对速度慢 数据由内核拷贝到用户态 poll改善了第一个缺点 epoll改了三个缺点. (1)select,poll实现需要自己不断轮询所有fd集合,直到设备就绪,期间可能要睡眠和唤醒多次交替.而epoll其实也需要调用epoll_wait不断轮询就绪链表,期间也可能多次睡眠和唤醒交替,但是它是设备就绪时,调用回调函数,把就绪fd放入就绪链表中,并唤醒在epoll_wait中进入睡眠的进程.虽然都要睡眠

参考 官网 queue 模块 queue 模块实现多生产者,多消费者队列. 当必须在 ==多个线程之间安全地交换信息== 时,它在线程编程中特别有用. 此模块中的Queue类实现了所有必需的锁定语义.这取决于Python中线程支持的可用性;看到线程模块. 该模块实现了三种类型的队列,区别仅在于检索条目的顺序. 三种类型队列 FIFO队列 先入先出.在 FIFO队列 中,添加的第一个任务是第一个检索的任务. LIFO队列 后入先出.在 LIFO队列 中,最近添加的 item 是第一个被get()检

线程中的Queue import time import threading import queue import random def putMessage(): for i in "Hello World!!!": q.put(i) time.sleep(random.random()) # print("size:%s"%q.qsize()) # 查看队列长度 # # print("full:%s"%q.full()) # 查看队列是否为

死锁示例搞多线程的经常会遇到死锁的问题,学习操作系统的时候会讲到死锁相关的东西,我们用Python直观的演示一下.死锁的一个原因是互斥锁.假设银行系统中,用户a试图转账100块给用户b,与此同时用户b试图转账200块给用户a,则可能产生死锁.2个线程互相等待对方的锁,互相占用着资源不释放. #coding=utf-8 import time import threading class Account: def __init__(self, _id, balance, lock): self.i

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Python专题的第25篇文章,我们一起来聊聊多线程开发当中死锁的问题. 死锁 死锁的原理非常简单,用一句话就可以描述完.就是当多线程访问多个锁的时候,不同的锁被不同的线程持有,它们都在等待其他线程释放出锁来,于是便陷入了永久等待.比如A线程持有1号锁,等待2号锁,B线程持有2号锁等待1号锁,那么它们永远也等不到执行的那天,这种情况就叫做死锁. 关于死锁有一个著名的问题叫做哲学家就餐问题,有5个哲学家围坐在一起,他们每个人需要拿到

Queue.qsize() 返回队列的大小 Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之FalseQueue.full 与 maxsize 大小对应 Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间 Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)非阻塞 Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间 Queue.put_no

Queue模块实现了多生产者.多消费者队列.当必须在多个线程之间安全地交换信息时,它在线程编程中特别有用,实现了所有必需的锁定语义. 一.该模块实现了三种类型的队列,它们的区别仅在于检索条目的顺序: 1.FIFO 队列,其添加的第一个任务是第一个检索的任务. 2.LIFO 队列,其最近添加的条目是第一个检索的(像堆栈一样运行). 3.Priority 队列,其条目将保持排序,并首先检索最低值的条目. 二.该模块定义了以下类和异常: class  Queue.Queue(maxsize = 0 )

https://www.cnblogs.com/wongbingming/p/9035575.html ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 在编写多线程程序时,可能无意中就会写了一个死锁.可以说,死锁的形式有多种多样,但是本质都是相同的,都是对资源不合理竞争的结果. 以本人的经验总结,死锁通常以下几种 同一线程,嵌套获取同把锁,造成死锁. 多个线程,不按顺序同时获取多个锁.造成死锁 对于第一种,上面已经说过了,使用可重入锁. 主要是第二种.可能你还没明白,是如何死锁的.

Queue.qsize() 返回队列的大小  Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False  Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False Queue.full 与 maxsize 大小对应  Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间  Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False) 非阻塞 Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间  Queue