众所周知，Python代码中有一个threading模块，可以创建多线程，但是在这种模式下创建的多线程并不能将多核利用起来，所有由这种模式下创建的线程最多只能共享一个CPU核，所以在有些场景下，我们需要将一个作业分配给一个独立的线程，并且每个独立的线程可以使用不同的CPU核资源，做到真正的并发执行。如何实现呢？这里有一个办法是通过调用一个C库函数来实现，在C库中再调用标准的pthread_crea
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2023-06-26 00:52:42
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在 Parallel::ForkManager 模块文档里摘一个实例给懒惰的 Perl 程序员 :) 这个例子会创建 30 个子进程来并行下载不同的链接。这要比亲自动手调用 fork 简单多了。
use LWP::Simple; use Parallel::ForkManager; ... @links=( ["http://www.foo.bar/rul
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精选
2009-11-20 16:09:27
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注意在perl5.8中，必须用threads->create来生成线程，和许多介绍旧版perl的书籍中的有区别
use Thread qw/async yield/;
my $done=0;
sub frob {
my $arg=shift;
my $tid=Thread->self->tid;
print "thread $tid:frob $arg\n";
yield;
unless ($done) {
yield;
$done++;
frob($arg+10);
}
}
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2011-04-27 23:01:00
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perl抓取网页的功能特别强大，所以尝试用多线程来抓网页。。
#!/usr/bin/perl
use threads;
use threads::shared;
use LWP;
use LWP::Simple;
use LWP::UserAgent;
use LWP::ConnCache;
use HTML::TreeBuilder;
my @urls:s
原创
2012-12-11 14:33:36
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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
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2023-11-10 22:32:44
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很多时候使用perl多线程可以达到很不错的效果，可以节约很多时间完成很复杂的工作。但通过perl threads模块的描述文件可以看到，它也有很多缺点。比如说在使用perl多线程的时候，必须的保证所有引用的模块都是支持thread。而在实际应用中，我们很难做到这样。比如我们要多线程，但同时要应用OLE模块去操作activex。 此用例应该是一种很常见的用例。那是不是意味着此时我们不得不放弃使用多线程呢。 非也， 本文介绍一种可以使用多线程和ole的例子。
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2009-11-27 21:33:00
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Perl 多线程模块 Parallel::ForkManager一个简单的并行处理模块。这个是用来对付循环的多线程处理。 放在循环前面。Table of Contents1 Synops内容简介1Synops内容简介程序的格式如下： 1: use Parallel::ForkManager; 2: 3: $pm = Parallel::ForkManager->new($MAX_processes) 4: # 设置最大的线程数目 5: 6: foreach $data (@all_data) 7: { 8: # Forks and returns the pid f...
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2013-07-27 21:36:00
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Perl中的多线程的实现一般有两种办法，而老版本的办法实际上是一种多进程的办法。
一 Thread->New
该办法是传统的老办法，它与folk很类似，新建一个进程时，会把当前内存空间的所有变量都复制一份传到新的进程里面。已实现共享数据。而随着技术的发展，本文不针对该方法做深入研究。
二 IThread
这种方法是通过新建一个新的perl interpreter。 默认情况下，所有的数据和变量是不被线程共享的。 如果想共享一个变量，需通过threads::shared来实现。
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2009-11-27 21:32:00
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Perl 多线程模块 Parallel::ForkManager一个简单的并行处理模块。这个是用来对付循环的多线程处理。 放在循环前面。Table of Contents1 Synops内容简介1Synops内容简介程序的格式如下： 1: use Parallel::ForkManager; 2: 3: $pm = Parallel::ForkManager->new($MAX_processes) 4: # 设置最大的线程数目 5: 6: foreach $data (@all_data) 7: { 8: # Forks and returns the pid f... Read More
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2013-07-28 21:15:00
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十六.线程池概念1.什么是线程池与进程池类似, 线程池是在系统启动时就先创建大量空闲的线程, 程序提交一个任务给线程池, 线程池便会调用一个线程来执行该任务, 当任务运行完毕后, 该线程并不会关闭, 而是返回到线程池中再次变为空闲状态等待下一个提交的任务,2.为什么使用线程池虽说线程的启动相比较于进程开销非常小, 但毕竟也是需要向操作系统发起调用, 我们使用线程在一些情况下能更好的提升性能, 尤其
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2023-08-08 10:00:32
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Python学习记录-多进程和多线程@(学习)[python, 多线程, 多进程] Python学习记录-多进程和多线程1. 进程和线程2. threading模块2.1 Join & Daemon2.2 线程锁(互斥锁Mutex)2.3 信号量(Semaphore)2.4 事件(event)2.5 条件(Condition)2.6 定时器(Timer)3. queue队列模块3.1 一些
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2024-04-07 14:48:23
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1、队列模块简介 队列是一种数据结构，用于存放数据，类似列表。它是先进先出模式（FIFO模式），类似管道一般；单线程不需要用到队列Queue，它主要用在多线程之间的，Queue称为多线程利器。列表在多线程共享资源的话，与queue队列比较，主要表现为列表在多线程中，数据不安全。多个线程到列表中拿数据，可能拿到相同的数据。而多线程采用队列Queue作为共享资源的数据结构的话，不同线程从队列中取出（
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2023-06-09 22:13:38
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由于主要用java做web开发，除了以前的在线聊天试验 ，对于Object下的wait与notify确实很少使用，并且java中wait与notify都是native的方法，也只能看看api doc，注意下使用事项，总觉得不很踏实，一般来说对于多线程同步问题，最基本的思想就是加锁，其他一切同步机制实际上都是由锁来构造的，那么wait与notify也应该能用锁来实现，近来学习python知道，pyt
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2023-10-13 21:14:17
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最近做了些QT的项目，感触很深，写几篇博客，记录下来最近一段时间接触QT的一些相关内容。 先简单介绍一下项目的基本功能，项目的基本功能是实时收发来自局域网的tcp消息，并处理完成数据。实时处理数据，这个问题有一个关键的一点是，数据接收的速度和处理的速度不匹配的时候，需要对接收到的数据进行暂
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2023-11-29 01:29:53
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因为有需要，最近去学习了一下多线程，本来是只需要python的，结果又开了java课，没办法，只好顺带一起学了，做个对比也好。线程一讲线程就会和进程联系起来。线程和进程的区别是什么？进程：是执行中一段程序，即一旦程序被载入到内存中并准备执行，它就是一个进程。进程是表示资源分配的的基本概念，又是调度运行的基本单位，是系统中的并发执行的单位。 线程：单个进程中执行中每个任务就是一个线程。线程是进程中执
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2023-11-02 13:39:17
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从多线程的角度考虑Python中存在GIL全局锁，仅允许一个线程持有Python解释器的控制权；这意味着在任何时间点只能有一个线程处于执行状态；而C++和Java都可以同时有多个线程执行。从语言特性上来看Python是动态语言，每个变量都是一个指针（PyObject *），它可以指向任意的对象，无法只针对基于类型方面做优化，所以有相当一部分时间浪费在类型和属性的查找上面。以变量a + b为例，这个
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2023-11-24 09:25:40
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标题没有使用Java常用的名词“多线程”，是因为Python的并发分为多进程和多线程，进程在multiprocessing模块，线程在threading模块（线程虽然还有_thread模块，但是threading是对_thread的高级封装，使用起来更顺手所以这里只介绍threading） 多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多
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2023-12-02 16:27:31
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本篇介绍Python多线程，以及其与多进程的比较。一、Python多线程一个进程由若干个线程组成。在Python标准库中，有两个模块 thread 和 threading 提供调度线程的接口。鉴于thread是低级模块，很多功能还不完善，我们一般只会用到threading 这个比较完善的高级模块。因此，这里我们只讨论 threading 模块的使用。1. threading要启动一个线程，我们只需
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2023-06-07 19:25:40
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搞大数据必须要正视的一个问题就是并行计算。就像执行一件任务一样，大伙一起同时干，才有效率，才会很快出成果。正所谓“众人拾柴火焰高”~对于并行计算，有很多高大上的概念，我也不全懂。这里就单单罗列一下我对于多进程和多线程计算的理解和总结。在计算机中，处理一个任务，可以在一个进程中，也可以在一个线程中，确切的说，执行的话都得靠一个个线程来。在我们做某件事的时候，往往需要同时干多个任务才能达到我们所要的效
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2023-10-23 19:48:31
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一，前言进程：是程序，资源集合，进程控制块组成，是最小的资源单位特点：就对Python而言，可以实现真正的并行效果缺点：进程切换很容易消耗cpu资源，进程之间的通信相对线程来说比较麻烦线程：是进程中最小的执行单位。特点：无法利用多核，无法实现真正意义上是并行效果。优点：对于IO密集型的操作可以很好利用IO阻塞的时间二，GIL（全局解释器锁）python目前有很多解释器，目前...
原创
2021-08-31 15:54:50
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