最近在做一个爬虫相关的项目,单线程的整站爬虫,耗时真的不是一般的巨大,运行一次也是心累,,,所以,要想实现整站爬虫,多线程是不可避免的,那么python多线程又应该怎样实现呢?这里主要要几个问题(关于python多线程的GIL问题就不再说了,网上太多了). 一. 既然多线程可以缩短程序运行时间,那么,是不是线程数量越多越好呢? 显然,并不是,每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的,太多的线程会占用过多的系统资源(内存开销,cpu开销),而且生成太多的线程时间也是可观的,很可能会得不偿失,这

本文通过文章同步功能推送至博客园,显示排版可能会有所错误,请见谅! 写在前文:在Python中给多进程提供了进程池类,对于线程,Python2并没有直接提供线程池类(Python3中提供了线程池功能),而线程池在并行中应用较广泛,因此实现一个进程池的功能十分必要.本文基于队列(queue)功能来实现线程池功能. 在Python3标准库中提供了线程池.进程池功能,推荐使用标准库. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from conc

Python线程池与进程池 前言 前面我们已经将线程并发编程与进程并行编程全部摸了个透,其实我第一次学习他们的时候感觉非常困难甚至是吃力.因为概念实在是太多了,各种锁,数据共享同步,各种方法等等让人十分头痛.所以这边要告诉你一个好消息,前面的所有学习的知识点其实都是为本章知识点做铺垫,在学习了本章节的内容后关于如何使用多线程并发与多进程并行就采取本章节中介绍的方式即可. 这里要介绍一点与之前内容不同的地方,即如果使用队列进行由进程池创建的进程之间数据共享的话不管是multiprocessing模

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import Queue import threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = Queue.Queue(max_num) for i in xrange(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): re

1.简单的多线程例子 import threading,timedef b_fun(i): print "____________b_fun start" time.sleep(7) print "________________b_fun end" def a_fun(): print "__________a_fun start" t = threading.Thread(target=b_fun, args=(1,)) # t.setDae

一.关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和m

多种方法实现 python 线程池 一. 既然多线程可以缩短程序运行时间,那么,是不是线程数量越多越好呢? 显然,并不是,每一个线程的从生成到消亡也是需要时间和资源的,太多的线程会占用过多的系统资源(内存开销,cpu开销),而且生成太多的线程时间也是可观的,很可能会得不偿失,这里给出一个最佳线程数量的计算方式: 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS(即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.),响应时间 2.根据公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程c

本文转载自Python并发编程之线程池/进程池--concurrent.futures模块 一.关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码,但是当项目达到一定的规模,频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的,这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池,以空间换时间.但从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolE

Tornado是一个异步框架,在异步操作的时候能提升程序的处理性能.但是如果在程序中碰到同步的逻辑,由于GIL的关系,会直接卡死,导致性能急剧下降. 目前对于mongodb以及redis都有比较不错的异步框架,但是对于Mysql,目前的异步框架都不是很成熟. 在实际应用中,由于一开始不是特别了解,在用了Tornado框架的同时,采用了Sqlalchemy来处理Mysql数据.但是由于这部分Mysql操作是同步的,在并发量上去的时候,不能及时返回,大量请求被拒绝. 由于替换Sqlalchemy会造

一.线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各

前言:刚学习了一段机器学习,最近需要重构一个java项目,又赶过来看java.大多是线程代码,没办法,那时候总觉得多线程是个很难的部分很少用到,所以一直没下决定去啃,那些年留下的坑,总是得自己跳进去填一次. 思路:大概看了线程相关的一些知识,对线程的运行机制,同步机制,以及整个系统都做一个全面的了解.在深入每一个部分去看一下线程及其相关包的源码做深入了解. 目标:线程,并发包(线程池,并发的数据结构,锁,原子类). 通过一些资料的查看最终把目标定位在线程和并发包上,线程是核心,并发包是辅助工具,

在上一篇C#多线程之线程池篇2中,我们主要学习了线程池和并行度以及如何实现取消选项的相关知识.在这一篇中,我们主要学习如何使用等待句柄和超时.使用计时器和使用BackgroundWorker组件的相关知识. 五.使用等待句柄和超时 在这一小节中,我们将学习如何在线程池中实现超时和正确地实现等待.具体操作步骤如下: 1.使用Visual Studio 2015创建一个新的控制台应用程序. 2.双击打开"Program.cs"文件,编写代码如下所示: using System; using

在上一篇C#多线程之线程池篇1中,我们主要学习了如何在线程池中调用委托以及如何在线程池中执行异步操作,在这篇中,我们将学习线程池和并行度.实现取消选项的相关知识. 三.线程池和并行度 在这一小节中,我们将学习对于大量的异步操作,使用线程池和分别使用单独的线程在性能上有什么差异性.具体操作步骤如下: 1.使用Visual Studio 2015创建一个新的控制台应用程序. 2.双击打开"Program.cs"文件,编写代码如下所示: using System; using System.

在C#多线程之线程池篇中,我们将学习多线程访问共享资源的一些通用的技术,我们将学习到以下知识点: 在线程池中调用委托 在线程池中执行异步操作 线程池和并行度 实现取消选项 使用等待句柄和超时 使用计时器 使用BackgroundWorker组件 在前面的"C#多线程之基础篇"以及"C#多线程之线程同步篇"中,我们学习了如何创建线程以及如何使用多线程协同工作,在这一篇中,我们将学习另外一种场景,就是我们需要创建许多花费时间非常短的异步操作来完成某些工作.我们知道创建一

1. 引言 正如我们所知,NGINX采用了异步.事件驱动的方法来处理连接.这种处理方式无需(像使用传统架构的服务器一样)为每个请求创建额外的专用进程或者线程,而是在一个工作进程中处理多个连接和请求.为此,NGINX工作在非阻塞的socket模式下,并使用了epoll 和 kqueue这样有效的方法. 因为满负载进程的数量很少(通常每核CPU只有一个)而且恒定,所以任务切换只消耗很少的内存,而且不会浪费CPU周期.通过NGINX本身的实例,这种方法的优点已经为众人所知.NGINX可以非常好地处理百

Java的一大优势是能完成多线程任务,对线程的封装和调度非常好,那么它又是如何实现的呢? jdk的包下和线程相关类的类图. 从上面可以看出Java的线程池主的实现类主要有两个类ThreadPoolExecutor和ForkJoinPool. ForkJoinPool是Fork/Join框架下使用的一个线程池,一般情况下,我们使用的比较多的就是ThreadPoolExecutor.我们大多数时候创建线程池是通过Executors类的几个方法实现的: newFixedThreadPool():创建一

前言: 上篇学习了线程Thread的使用,今天来学习一下线程池ExecutorService. 线程管理相关文章地址: Android线程管理之Thread使用总结 Android线程管理之ExecutorService线程池 Android线程管理之ThreadPoolExecutor自定义线程池 Android线程管理之AsyncTask异步任务 Android线程管理之ThreadLocal理解及应用场景 为什么要引入线程池? 1.)new Thread()的缺点 每次new Thread

前言: 上篇主要介绍了使用线程池的好处以及ExecutorService接口,然后学习了通过Executors工厂类生成满足不同需求的简单线程池,但是有时候我们需要相对复杂的线程池的时候就需要我们自己来自定义一个线程池,今天来学习一下ThreadPoolExecutor,然后结合使用场景定义一个按照线程优先级来执行的任务的线程池. 线程管理相关文章地址: Android线程管理之Thread使用总结 Android线程管理之ExecutorService线程池 Android线程管理之Threa

(出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 目录: 1,前序 2,类特点 3,用法 4,java代码 5,php代码 1,前序 还是源于重构,看着之前为赶时间写着的碎片化的代码,甚是悲剧,臃肿且长,其实重构也是一个提高的过程,重构过程中会接触到更多的知识点.至少,我现在意识到,那怕是听过.有这样的意识而没真正动过手都是不行的,多线程并发最好使用线程池而不要一味地 new Thread(...).start().下面我分享个自己刚写好的图片批量上传类,顺带serve

先引入一下线程池的概念: 百度百科:线程池是一种多线程处理形式,处理过程中将任务添加到队列,然后在创建线程后自动启动这些任务.线程池线程都是后台线程.每个线程都使用默认的堆栈大小,以默认的优先级运行,并处于多线程单元中.如果某个线程在托管代码中空闲(如正在等待某个事件),则线程池将插入另一个辅助线程来使所有处理器保持繁忙.如果所有线程池线程都始终保持繁忙,但队列中包含挂起的工作,则线程池将在一段时间后创建另一个辅助线程但线程的数目永远不会超过最大值.超过最大值的线程可以排队,但他们要等到其他线程