说明 同线程时,直接调用回调(block参数没意义) 创建invoker所在的线程,需要有Qt的消息循环(比如UI线程) 直接上代码 typedef std::function<void()> InvokerFunc; class Invoker: public QObject { Q_OBJECT public: Invoker(QObject *parent=): QObject(parent) { qRegisterMetaType<InvokerFunc>("In

1.GIL 定义: GIL:全局解释器锁(Global Interpreter Lock) 全局解释器锁是一种互斥锁,其锁住的代码是全局解释器中的代码 为什么需要全局解释器锁 在我们进行代码编写时,实际上我们只是编写了符合python语法的文本文件,如果我们的代码不交给解释器进行解释,那么我们的代码就是一堆字符串,只有在我们将代码交给解释器进行解释时,解释器把我们的代码进行一行一行的解释,解释成一堆二进制,此时再交给cpu进行执行,执行后电脑就会按照我们的代码执行相应的操作. 在python中,

Python 3 进程池与回调函数 一.进程池 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是: 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数 一个操作系统不可能无限开启进程,通常有几个核就开几个进程 进程开启过多,效率反而会下降(开启进程是需要占用系统资源的,而且开启多余核数目的进程也无法做到并行) 例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Proces

###############   进程池    ############## """ 进程池的概念 为什么会有进程池? 1,因为每次开启一个进程,都需要创建一个内存空间,这是耗时的 2,进程过多,操作调度也会耗时, 所以会有非常大的性能问题, 所以我们不会让进程太大,我们会设计一个进程池, 进程池: 1,Python中先创建一个进程的池子, 2,这个进程池能存放多少个进程,比如有5个进程, 3,先把这些进程创建好, 4,比如有50个任务他们到进程池里面去找进程,找到的就执行

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr pycharm #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了, 管道后面的findst

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. ? 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了

一.数据共享 尽量避免共享数据的方式 可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 |就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了, 管道后面的findstr pycharm就接收了) 管道和队列 Manager,Process,Lock work(dic,mutex): mutex.ac

*免分资源链接点击打开链接http://download.csdn.net/detail/goldenhawking/4492378 有了TCP.线程池,我们就可以把他们连接起来.使用最简单的 QMainWindow吧,设计个UI,而后,创建我们的线程池.Service,并把TcpService 的数据接收信号与线程池的数据处理信号连接起来. 为了模拟处理任务,我们简单的设计一个转换大小写字符的函数作为处理过程的模拟,这样有利于在超级终端调试.模拟. #ifndef MYTASKITEM_H #

1.模板类queue,包含头文件<queue>中,是一个FIFO队列. queue.push():在队列尾巴增加数据 queue.pop():移除队列头部数据 queue.font():获取队列头部数据的引用... 2.Qt库的线程池,QThreadPool QThreadPool.setMaxThreadCount():设置线程池最大线程数 QThreadPool.start(new QRunnable(..)):开启线程池调用QRunnable 3.QRunnable执行任务 void r

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了,

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 1 2 3 4 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr  pycharm   #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了,

QThreadPool类 用来管理 QThreads.此类中的所有函数都是线程安全的. 主要属性: 1.activeThreadCount: 此属性表示线程池中的活动线程数,通过activeThreadCount() 调用. 2.expiryTimeout: 线程活着的时间.没有设置expiryTimeout毫秒的线程会自动退出,此类线程将根据需要重新启动.默认的expiryTimeout为30000毫秒 (30 秒). 如果expiryTimeout为负,则新创建的线程将不会过期, 在线程池被

说明 Qt中可以有多种使用线程的方式: 继承 QThread,重写 run() 接口: 使用 moveToThread() 方法将 QObject 子类移至线程中,内部的所有使用信号槽的槽函数均在线程中执行: 使用 QThreadPool 线程池,搭配 QRunnable: 使用 QtConcurrent: 本文跳过第1和第2中方式,介绍后面两种 线程池 创建和销毁线程需要和OS交互,少量线程影响不大,但是线程数量太大,势必会影响性能,使用线程池可以这种开销: 线程池维护一定数量的线程,使用时,

*免分资源链接点击打开链接http://download.csdn.net/detail/goldenhawking/4492378 很久以前做过ACE + MFC/QT 的中轻量级线程池应用,大概就是利用线程池执行客户机上的运算需求,将结果返回.ACE是跨平台重量级的通信中间件,与常见的应用程序框架需要精心契合,才能不出问题.最近想到既然QT框架本身就已经具有各类功能,何不玩一玩呢,那就开搞!这个实验的代码可以从我的资源内下载. 第一步打算实现的模式,我们需要一个设置为CPU核心数的线程池,这

import os from multiprocessing import Pool,Process def f1(n): print('进程池里面的进程id',os.getpid()) print('>>>>',n) return n*n def call_back_func(asdf): print('>>>>>>>>>>>>>',os.getpid()) print('回调函数中的结果:',asdf

# 使用进程池的进程爬取网页内容,使用回调函数处理数据,用到了正则表达式和re模块 import re from urllib.request import urlopen from multiprocessing import Pool def get_page(url,pattern): response=urlopen(url).read().decode('utf-8') return pattern,response # 返回正则表达式编译结果 网页内容 def parse_page(

如下代码: from multiprocessing import Pool def func1(n): print('in func1') return n*n def func2(nn): print('in func2') print(nn) if __name__ == "__main__": pool = Pool(5) pool.apply_async(func1, args=(10,)) pool.close() pool.join() 结果是 in func1 这是通过

运行结果:

目录 1.线程队列 2.进程池和线程池 3.回调函数 4.协程:线程的具体实现 5.利用协程爬取数据 线程队列 1.线程队列的基本方法 put 存 get 取 put_nowait 存,超出了队列长度,报错 get_nowait 取,没数据的时候,直接报错 [linux windows] 线程中 put_nowait/get_nowait 都支持(区别于进程队列) 2.Queue:先进先出,后进后出 # (1) Queue """先进先出,后进后出""&q

线程池 (本章节中样例都是用 VS2010 编译调试的) 线程池编写必须在 Windows Vista 操作系统(以及以上版本号的操作系统)下,且 C++ 编译器版本号至少是 VS2008 线程池的功能 以异步的方式来调用一个函数 每隔一段时间调用一个函数 当内核对象触发的时候调用一个函数 当异步 I/O 请求完毕的时候调用一个函数 注意 当一个进程初始化的时候,它并没有不论什么与线程池的开销.可是,一旦调用了新的线程池函数,系统就会为进程对应的内核资源,当中的一些资源在进程终止之前都将一直存在

一.更新版进程池与进程池比较 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor import os, time def func(i): print('Process', i, os.getpid()) time.sleep(0.1) print("Process..end") return 88899 # (1)ProcessPoolExcutor 进程池的基本使用(改良版) 相对于旧版的进程