在上一章中，学习了Python多进程编程的一些基本方法：使用跨平台多进程模块multiprocessing提供的Process、Pool、Queue、Lock、Pipe等类，实现子进程创建、进程池（批量创建子进程并管理子进程数量上限）以及进程间通信。这一章学习下Python下的多线程编程方法。一、threading线程是操作系统执行任务的最小单元。Python标准库中提供了threading模
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：
i
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2023-06-15 11:34:58
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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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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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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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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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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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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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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
最近工作项目的原因，需要用到多线程，趁此机会，学习了下进程和线程的概念、用法及作用。python多线程的概念和作用关于python多线程的概念和作用，有下面一段解释： 线程（Thread）也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源
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2023-06-16 06:48:29
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一、背景其实爬虫的本质就是client发请求批量获取server的响应数据，如果我们有多个url待爬取，只用一个线程且采用串行的方式执行，那只能等待爬取一个结束后才能继续下一个，效率会非常低。需要强调的是：对于单线程下串行N个任务，并不完全等同于低效，如果这N个任务都是纯计算的任务，那么该线程对cpu的利用率仍然会很高，之所以单线程下串行多个爬虫任务低效，是因为爬虫任务是明显的IO密集型(阻塞)程
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2023-08-06 20:49:35
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何鑫思想是: decorator是多线程安全的 看如下代码, 思想就是 让线程A进入decorator并loop, 首先打印pause 让线程B进入decorator, 如果打印, 证明是线程安全的import multiprocessing
import threading
import time
import os
def decorator(func):
def _inner(*args
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2023-06-08 08:35:01
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多线程概述多线程使得程序内部可以分出多个线程来做多件事情，充分利用CPU空闲时间，提升处理效率。python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread 有一些缺点，在threading 得到了弥补。并且在Python3中废弃了thread模块，保留了更强大的threading模块。使用场景在python的原始解释器CPython中存在着GIL(Global Int
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2023-08-08 09:52:33
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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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今天本来打算学习学习多进程的，但是由于我现在的电脑没有Linux系统，无法通过Linux系统编辑一些多进程的程序，因此我打算从多线程入手。多线程我们的程序一般都是多任务的，如果你没有好好的利用好，运行时就会出现卡顿，甚至程序奔溃，这是因为所以的任务都挤在同一个地方。多任务可以由多进程完成，而多进程可以由多线程完成。由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言都有内置线程，而且python下
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2023-07-01 15:51:48
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线程是程序执行的最小单位，一个进程至少有一个线程。在爬虫中，可以通过异步爬虫提高爬虫效率，常见的异步爬虫有多线程、多进程、协程等本文主要介绍python中多线程的简单实现，欢迎大家讨论学习！在 Python 中，实现多线程的模块叫作 threading，是 Python 自带的模块。一.直接创建多线程我们可以使用 Thread 类来创建一个线程，创建时需要指定 target 参数为运行的方法名称。
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2023-06-15 11:05:32
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Python的theading库是一个方便的多线程库。它提供了一个线程类`Thread`，一个锁类`Lock`和一个信号量类`Semaphore`等等，可以用来实现多线程编程。线程类`Thread`：线程类Thread提供的方法：- `Thread(target=None, args=(), kwargs={})`：创建一个实例并返回，参数`target`是要执行的函数名，`args`和`kwar
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2023-06-09 22:10:42
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python 必学之 threading 多线程
一、创建一个线程通过实例化threading.Thread类创建线程import threading
def func(s):
print(s)
if __name__ == '__main__':
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=func, a
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2023-06-27 11:58:10
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