简单多线程返回结果：import threading
import time
def add(x,y):
print("add")
return x+y
def multi(x,y):
print("multi")
return x*y
class WorkThread(threading.Thread):
"""
继承线程类，重写run方法
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2023-05-23 20:49:28
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首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。>有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境
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2023-12-29 19:23:20
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Python如果单线程执行代码去处理数万个xlsx，包括读出和写入的操作，整个过程耗时会很长。本文以处理一批15000个csv文件为例，对比Python3单线程和多线程处理效率。任务：每一个csv包括三个波段的内容，将其分解成三个波段，总共产生45000个文件。import os
from pandas import Series
import pandas as pd
import numpy
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2023-05-31 22:31:18
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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，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。在这种情况下咱们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。每个独立的线程有一个程序运行的
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2024-04-10 12:38:23
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# Python多线程结果汇总实现教程
## 1. 概述
在Python中，多线程可以帮助我们同时执行多个任务，提高程序的执行效率。而有时我们需要将多个线程的结果进行汇总，以便进行后续的处理或展示。本文将教你如何使用Python实现多线程结果的汇总。
## 2. 实现步骤
下面是实现多线程结果汇总的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建线程 |
原创
2023-11-01 04:15:42
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# Python多线程执行结果
## 简介
多线程是一种常用的编程技术，它允许程序同时执行多个任务，提高了程序的运行效率。在Python中，可以使用多线程模块`threading`来创建和管理线程。
本文将介绍Python中多线程的基本概念、创建线程的方法、线程执行的结果以及如何处理线程间的通信和同步。
## 多线程基本概念
在计算机科学中，线程是进程中的执行单元。一个进程可以包含多个线
原创
2024-07-09 05:47:41
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一. 线程和进程的概念 1.为什么引入多线程编程？ 在多线程（Multithreaded，MT）编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器CPU中运行。即使整个程序由多个相互独立无关的子任务组成，程序都会顺序执行。  
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2024-10-08 18:33:24
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文章目录1. 网络编程1.1 网络基础知识1.1.1 什么是网络1.1.2 网络通信标准1.1.3 通信地址1.1.4 服务端与客户端1.2 UDP 传输方法1.2.1 套接字简介1.2.3 UDP套接字编程1.2.4 UDP套接字特点1.3 TCP 传输方法1.3.1 TCP传输特点1.3.2 TCP服务端1.3.3 TCP客户端1.3.4 TCP套接字细节1.3.5 TCP与UDP对比1.4
2020-04-23 10:35 −import threading
import os
import sys class TestThread(threading.Thread): def __init__(self, func, args=()): super(TestThread, self).__init__() ...#_author:来童星#date:2019/12/17#使用thre
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2023-08-01 17:14:02
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python的threading模块有提供多线程的执行方法，在计算密集型操作里也用不上，很多时候是在处理IO密集型的操作里使用，能为我们节省不少时间，但他本身不提供获取线程执行结果，需要我们自行实现，目前最简单的办法就是使用Queue来实现，Queue在线程之间是共享的，并且本身就提供了良好的加锁机制，可以直接使用。 首先简单封装下threading模块，取名为mythreading.
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2023-06-06 14:58:19
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一、线程1.1 多任务：有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候 手和脚共同来驾驶汽车，再比如唱歌跳舞也是同时进行的1.2 多任务的理解：并行：:真的多任务， cpu大于当前执行的任务并发：:假的多任务 ，cpu小于当前执行的任务主线程会等到子线程执行结果之后主线程 才会结束守护线程 不会等子线程结束 t.setDaemon(True)
等待子线程执行结束 主线程继续执行 t.jo
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2023-06-30 13:00:48
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感知项目需要在sort中夹杂其他任务，跟踪结点的消息发送频率在15Hz以上，如果采用单线程的话会大大拖累sort的速度，因此采用 threading 实现双线程，本贴用一个例子来简述该过程。直接上代码：import rospy
import threading
import time
'''
job()是子任务，
在主任务中一直循环检测，
当子任务的任务队列有任务时就执行
'''
def job
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2023-09-04 16:43:20
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以下爬虫数据为2345影视的经典电影1.爬取数据写入csv文件#coding:utf-8
import csv
class getcsv:
#单线程用此方法
def write_csv(self,file_path,title,datas):
with open(file_path, 'a', encoding='utf-8', newline='') as f:
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2023-11-27 19:55:14
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import requests
import csv
from threading import Lock
head=['id', 'prodName', 'prodCatid', 'prodCat', 'prodPcatid',
'prodPcat', 'lowPrice', 'highPrice', 'avgPrice', 'place',
'spe
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2023-06-06 15:12:15
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# Python 多线程计算与结果保存
在现代计算中，多线程技术的使用已经成为提升程序性能和效率的重要手段。Python 提供了多线程的支持，使得开发者可以利用计算机的多核处理器来并行处理任务。本文将介绍如何使用 Python 的多线程实现计算任务并将结果保存到文件中。
## 1. 多线程概述
多线程技术允许一个程序同时执行多个线程，每个线程可以执行不同的任务，或者执行相同的任务但在不同的数
文章目录前言多线程多进程多线程多进程协程总结异步基本概念异步编程asyncioaiohttp异常常见异常异常处理自定义异常lambda表达式lambda表达式用法高阶函数functoolsitertools无穷迭代器最短输入序列长度停止迭代器排列组合迭代器 前言本篇博客主要记录Python的一些高级用法。虽说是高级用法，但实际上是本人的一些薄弱项，以这篇博客作为记录。内容包括多线程，多进程，异常
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2024-10-09 16:44:48
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题记：作为测试工程师经常需要解决测试数据来源的问题，解决思路无非是三种：（1）直接从生产环境拷贝真实数据 （2）从互联网上爬取数据 （3）自己用脚本或者工具造数据。前段时间，为了获取更多的测试数据，笔者就做了一个从互联网上爬取数据的爬虫程序，虽然功能上基本满足项目的需求，但是爬取的效率还是不太高。作为一个精益求精的测试工程师，决定研究一下多线程在爬虫领域的应用，以提高爬虫的效率。一、为什么需要多线
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2024-09-29 15:37:00
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python多线程爬虫结果乱序
原创
2024-06-04 12:59:00
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一、引言在Python网络爬虫开发中，多线程技术经常被用来提高爬取效率。然而，多线程带来的并发性也带来了一些问题，其中之一就是结果乱序。这是因为多个线程在并发执行时，由于操作系统的调度和线程之间的竞争关系，导致了爬取结果并非按照预期的顺序返回。本文将对Python多线程爬虫结果乱序问题进行深入解析，并提供相应的解决方案。二、多线程爬虫结果乱序的原因线程调度的不确定性在操作系统中，线程的执行是由调度
原创
精选
2024-06-04 11:07:59
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# Python多线程返回结果合并
在Python中，多线程是一种处理并发任务的方法，可以提高程序的效率。然而，在使用多线程时，常常会遇到一个问题：如何合并多个线程的返回结果？本文将介绍如何在Python中使用多线程，并将多个线程的返回结果合并为一个结果。
## 使用多线程
首先，我们需要导入Python的`threading`模块，来创建并管理线程。下面是一个简单的例子，创建两个线程并启动
原创
2024-05-23 04:45:42
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