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__ == "__

WSGI is the Web Server Gateway Interface. It is a specification that describes how a web server communicates with web applications, and how web applications can be chained together to process one request. WSGI is a Python standard described in detail

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

Two python simple factory mode examples shown in this section. One is for base operation and another is for json and xml file handling. 1. Base operation script shown as following: # -*- coding: utf-8 -*- """OperationFactory.py This is a si

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