一、互斥锁： 1.线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。 2.互斥锁为资源引入一个状态：锁定、非锁定 3.某个线程要更改共享数据是，先将其锁定。此时资源的状态为锁定，其他线程不能更改知道该线程释放资源，将资源的状态编程"非锁定"，其他的线程才能再次锁定该资源 4.互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。例子： 创建锁
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本文实例讲述了Python高级编程之继承问题。分享给大家供大家参考，具体如下：多继承问题1.单独调用父类：一个子类同时继承自多个父类，又称菱形继承、钻石继承。使用父类名.init(self)方式调用父类时：例：class Parent(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
print('parent的init结束被调用')
clas
1.多线程的线程守护在python3中，主线程主进程结束，子进程不会结束，为了能够让主线程回收子线程，可以把子线程设置为守护线程,即该线程不重要，主线程结束，子线程结束： 举个例子：import time
import threading
def test():
while True:
print('测试线程守护！！',threading.currentThread())
一、多线程的概念：多线程指的是从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，通俗上说就是同时执行的多个任务。（同时执行多个任务就是并行，这是个伪概念，因为pycharm的运行机制决定了不可能真正实现并行）二、什么是并发以及并行：1.并发: 指的是任务数多余 cpu 核数,通过操作系统的各种任务调度算法 2.并行：指的是任务数小于等于 cpu 核数，即任务真的是一起执行的三、多线程的创建：#导包：
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2023-06-15 11:34:58
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1.1 什么是多线程 Threading多线程可简单理解为同时执行多个任务。多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少(不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快)，缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。1.2 添加线程 Thread导入模块import threading获取已激活的线程数threadi
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2023-07-05 01:10:31
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前言最近常常需要处理大量的crash数据，对这些数据进行分析，在此之前需要将存量的数据导入自己的数据库，开始一天一天的去导，发现太慢了，后来尝试通过python多线程并行导入多天数据，以此记录对于Python多线程的使用。进程与线程在介绍Python的多线程之前，我们需要先明确一下线程和进程的概念，其实线程和进程是操作系统的基本概念，都是实现并发的方式，其二者的区别可以用一句话概括：进程是资源分配
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2023-05-31 22:41:33
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Python多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，每个线程都可以执行独立的任务。多线程可以让程序在执行阻塞操作（如I/O操作）时不会阻塞整个程序的执行，从而提高程序的效率。
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2023-03-30 17:22:12
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1. 为什么需要线程锁?多个线程对同一个数据进行修改时， 可能会出现不可预料的情况.2. 如何实现线程锁?# 1. 实例化一个锁对象;
lock = threading.Lock()
# 2. 操作变量之前进行加锁
lock.acquire()
# 3. 操作变量之后进行解锁
lock.release()python多线程是并发执行，
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2023-06-06 14:50:03
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一、简介：关于多线程 Python多线程和C/C++多线程利用CPU核不太一样，Python多线程由于GIL存在的原因，只能单核分时间片来轮询运行多个线程，也就是说不管CPU是多少个核，用多线程时候只能是单核，然后多个thread将CPU分为一个个的时间片，一般来说是100条机械码，切换一个线程，轮询着来
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2023-06-16 13:22:35
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在处理数据集时，常常会遇到用for循环处理数据集的情况。但是如果简单地用for循环就会出现cpu资源利用不充分的情况。下图是直接使用for循环的cpu利用率：大概是10-15之间，单线程无疑了，此外100个数据耗时50秒。features = []
with open(self.file_name) as f:
for line in tqdm(f.read
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2023-07-27 18:19:29
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在本教程中，我们将学习如何使用Python实现多线程和多处理方法。这些方法指导操作系统优化使用系统硬件，从而提高代码执行效率。多线程引用Wiki的解释—在计算机体系结构中，多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多个线程，进而提升整体处理性能。并发指的是可以实现多个进程的并行执行，从而实现更快的运行时间。当执行基于I/O的任务（如
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2023-06-12 10:35:00
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前言以前喜欢python的爬虫是出于他的简洁，但到了后期需要更快，更大规模的爬虫的时候，我才渐渐意识到java的强大。Java有一个很好的机制，就是多线程。而且Java的代码效率执行起来要比python快很多。这份博客主要用于记录我对多线程爬虫的实践理解。线程线程是指一个任务从头至尾的执行流。线程提供了运行一个任务的机制。对于Java而言，可以在一个程序中并发地启动多个线程。这些线程可以在多处理器
wait 和notify的应用场景在学习wait，notify之前首先需要解释java中wait()和notify()的应用场景。wait和notify提供了对多个线程之间的等待和通知操作。例如抓取站外多张图片通常会通过多个thread同时进行，但主线程需要等到这批数据返回的结果。多线程操作通常都有提交者（submiter）和执行者(executor)，java通过concurrent包提供的Ex
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。线程在执行过程中与进程还是有区
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2023-08-03 11:17:36
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一、多进程
1. 进程池由于Python中线程封锁机制，导致Python中的多线程并不是正真意义上的多线程。当我们有并行处理需求的时候，可以采用多进程迂回地解决。如果要在主进程中启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程。 首先，创建一个进程池子，然后使用 apply_async() 方法将子进程加入到进程池中。#!/usr/bin/env python
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python多线程中无限循环线程退出问题
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2023-06-27 22:50:40
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引言 之前也写过多线程的博客，用的是 threading ，今天来讲下 python 的另外一个自带库 concurrent 。concurrent 是在 Python3.2 中引入的，只用几行代码就可以编写出线程池/进程池，而且在 IO 型任务由于引入了 Future 的概念（异步）效率要高数倍。而 threading 的话还要自己维
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2023-08-07 20:42:06
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一、多线程 基本的使用方法例子：import time
import threading
import random
def clean():
print("打扫卫生")
time.sleep(2)
def siyifu():
print("洗衣服")
time.sleep(3)
print('hhh')
def cook():
print('做
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2023-06-16 16:11:22
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使用Python已经有段时间了，一直想学一下多线程编程，一直被耽搁，这次好好学习一下，写篇博客，作为以后的参考，好记性不如烂笔头，这句话的理解越来越深刻。参考《Python 标准库》，来写这篇文章的，有不足的地方，大家可以提出。python多线程有多种方法，这里只是写threading的方法，个人觉得，学会一种其他的就容易理解，现在开始正文。一、Thread对象。使用thread最简单的方法就是用
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2023-07-01 12:06:09
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我们都知道，代码编程不是固定的东西，而是非常灵活的内容，根据不同的内容，我们可以拓展出很多条内容，最终目的还是为了可以实现结果，给大家举例说明其中一个最常用的多线程吧~以及实现的几种方式。1. 用函数创建多线程在Python3中，Python提供了一个内置模块 threading.Thread，可以很方便地让我们创建多线程。举个例子import time
from threading import
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2023-06-15 13:42:51
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