协程虽然是轻量级的线程,但到达一定数量后,仍然会造成服务器崩溃出错.最好的方法通过限制协程并发数量来解决此类问题. server代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Cain # @Email : 771535427@qq.com # @Filename : gevnt_sockserver.py # @Last modified : 2017-11-24 16:31 # @Description : impo

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

源自一个朋友的要求,他的要求是只爆破一个ip,结果出来后就停止,如果是爆破多个,完全没必要停止,等他跑完就好 #!usr/bin/env python #!coding=utf-8 __author__='Akkuman' ''' SSH爆破,由于多线程的问题,我不知道怎么做可以出现结果马上停止(会查的,有更好的方法再改) 现在我的方法是定义了一个全局的信号finish_flag,然后每个线程检查这个信号 线程池用的concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,是P

python3下multiprocessing.threading和gevent性能对比----暨进程池.线程池和协程池性能对比   标签: python3 / 线程池 / multiprocessing / gevent / threading 30004 目前计算机程序一般会遇到两类I/O:硬盘I/O和网络I/O.我就针对网络I/O的场景分析下python3下进程.线程.协程效率的对比.进程采用multiprocessing.Pool进程池,线程是自己封装的进程池,协程采用gevent的库.

gevent是Python的一个用于网络IO的函数库,其中应用到了 coroutine(协同程序) 的思想.首先来了解下目前网络框架的几种基本的网络I/O模型: 阻塞式单线程:这是最基本的I/O模型,只有在处理完一个请求之后才会处理下一个请求.它的缺点是效能差,如果有请求阻塞住,会让服务无法继续接受请求.但是这种模型编写代码相对简单,在应对访问量不大的情况时是非常适合的. 阻塞式多线程:针对于单线程接受请求量有限的缺点,一个很自然的想法就是给每一个请求开一个线程去处理.这样做的好处是能够接受更多

目录 os 篇 os.listdir(path) 运算符篇 is vs. == 实例 1:判断两个整数相等 实例 2:argparse 传参 实例 3:np.where 命令行参数篇 References os 篇 os.listdir(path) 以下代码在 windows 和 linux 上跑结果会不一样: import os path = 'wuliytTaotao' if not os.path.exists(path): os.mkdir(path) # 创建22个文件 for i i

目录: 1.面试提问 2.完善采集端代码 3.唯一标识的问题 4.API的验证 1.面试会问到的问题: # 1. 为啥要做CMDB?# - 实现运维自动化, 而CMDB是实现运维自动化的基石# - 之前公司统计资产的时候,使用Excel来统计, 为了年底资产审计方便,因此需要做CMDB## 2. CMDB的架构以及你们公司采用的架构是啥?# Agent# ssh类# saltstck### 3. 你做这个项目的时候, 主要负责哪一块?## - 数据的采集和发送## a.数据的采集:# - 高级的

一.python2和3的区别 在python3中 在python2中 print('ab')方式打印内容()括号是必须要有的.   print 'ab' 可以加可以不加. 只有range   有range还有xrange(生成器) 用户交换用input   用户交换用raw_input 二.赋值: 比较值是否相等. is:比较的是内存地址. id:比较的id是否相同. ==:比较两个值是否相等. li1 = [1,2,3] li2 = li1 print(id(li1),id(li2)) pri

一.为什么需要建立爬虫代理ip池 在众多的网站防爬措施中,有一种是根据ip的访问频率进行限制的,在某段时间内,当某个ip的访问量达到一定的阀值时,该ip会被拉黑.在一段时间内被禁止访问. 这种时候,可以通过降低爬虫的频率,或者更改ip来应对.后者就需要有一个可用的代理ip池,以供爬虫工作时切换. 二.如何建立一个爬虫代理ip池 思路:   1.找到一个免费的ip代理网站(如:西刺代理) 2.爬取ip(常规爬取requests+BeautifulSoup) 3.验证ip有效性(携带爬取到的ip,去

一.写在前面 有时候你的爬虫刚开始的时候可以正常运行,能够正常的爬取数据,但是过了一会,却出现了一个“403 Forbidden",或者是”您的IP访问频率太高“这样的提示,这就意味着你的IP被ban了,好一点的情况是过一段时间你就能继续爬取了,坏一点的情况就是你的IP已经进入别人的黑名单了,然后你的爬虫就GG了.怎么办呢?我们可以通过设置代理来解决,付费代理的效果自然不必多说,但是对于学习阶段的人来说,我觉得爬取网上的免费代理来用是一个更好的选择,而这一篇博客就将教你怎么利用免费代理搭建属于你

1.线程的其他方法 from threading import Thread,current_thread import time import threading def f1(n): time.sleep(1) print('子线程名称',current_thread().getName())#获取线程名 if __name__=='__main__': t1=Thread(target=f1,args=(1,)) t1.start() print('主线程名称',current_threa

一:进程池与线程池(同步,异步+回调函数)先造个池子,然后放任务为什么要用“池”:池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 #提交任务的两种方式:    # 同步调用:提交完一个任务之后,就在原地等待,等待任务完完整整地运行完毕拿到结果后,再执行下一行代码,会导致任务是串行执行的    # 异步调用:提交完一个任务之后,不在原地等待,结果???,而是直接执行下

官方文档:http://docs.python-requests.org/en/master/ 参考文档:http://www.cnblogs.com/zhaof/p/6915127.html#undefined 参考文档:Python爬虫实例(三)代理的使用 我这里使用的是当前最新的python3.6. 安装 pip3 install requests 使用requests模块完成各种操作 1.get请求 import requests url='https://www.baidu.com'

python3之concurrent.futures一个多线程多进程的直接对接模块,python3.2有线程池了 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.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multiprocessing的更高级的抽象,对编写线程池/进程池

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multiprocessing的进一步抽象,对编写线

Python进阶----异步同步,阻塞非阻塞,线程池(进程池)的异步+回调机制实行并发, 线程队列(Queue, LifoQueue,PriorityQueue), 事件Event,线程的三个状态(就绪,挂起,运行) ,***协程概念,yield模拟并发(有缺陷),Greenlet模块(手动切换),Gevent(协程并发) 一丶同步,异步 同步:    所谓同步就是一个任务需要依赖另一个任务时,只有被依赖任务执行完毕之后,依赖的任务才会完成.这是可靠的任务序列.要么都成功,要么失败,两个任务的状

一.进程/线程池 1.进程池 (1)什么是进程池 如果需要创建的子进程数量不大,可以直接利用multiprocess中的Process来创建.但是当需要创建上百个或上千个,手动创建就较为繁琐,这时就可以利用进程池来创建,即current.futures模块中的ProcessPoolExecutor (2)ProcessPoolExecutor的基本方法 1. submit(fn,*args,**kwargs) # 异步提交任务 2. map(func, *iterables, timeout=N

站长资讯平台:python3爬虫系列19之随机User-Agent 和ip代理池的使用我们前面几篇讲了爬虫增速多进程,进程池的用法之类的,爬虫速度加快呢,也会带来一些坏事. 1. 前言比如随着我们爬虫的速度越来越快,很多时候,有人发现,数据爬不了啦,打印出来一看. 不返回数据,而且还甩一句话 是不是很熟悉啊? 要想想看,人是怎么访问网站的? 发请求,对,那么就会带有 request.headers, 那么当你疯狂请求别人的网站时候,人家网站的管理人员就会 觉得有点不对劲了, 他看看请求的 hea

基于协程池 实现并发的套接字通信 客户端: from socket import * client = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: msg = input(">>>:").strip() if not msg:break client.send(msg.encode("utf-8")) data = client.recv(

进程/线程池.协程.gevent第三方库 一.进程/线程池 1.进程池 (1)什么是进程池 如果需要创建的子进程数量不大,可以直接利用multiprocess中的Process来创建.但是当需要创建上百个或上千个,手动创建就较为繁琐,这时就可以利用进程池来创建,即current.futures模块中的ProcessPoolExecutor (2)ProcessPoolExecutor的基本方法 1. submit(fn,*args,**kwargs) # 异步提交任务 2. map(func,