1、介绍 软件应用中使用最广泛的并行编程范例是多线程。通常一个应用有一个进程，分成多个独立的线程，并行运行、互相配合，执行不同类型的任务。 线程是独立的处理流程，可以和系统的其他线程并行或并发地执行。多线程可以利用共享内存空间共享数据和资源。线程和进程的具体实现取决于你要运行的操作系统，但是总体来讲，我们可以说线程是包
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2024-10-28 06:35:56
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1、进程的缺陷 进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了。 进程在执行的过程中如果阻塞，例如等待输入，整个进程就会挂起，即使进程中有些工作不依赖于输入的数据，也将无法执行。 因此，我们就要引入新的机制--线程。 2、线程 随着计算机技术的发展，进程出现了很多弊端，一是由于进程是资源拥有者，创建、撤消与切换存在较大的时空开销，因此需要引入轻型进程；二
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2023-06-16 17:15:20
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python调用的是操作系统的原生线程，表面是多线程，同一时间只有一个线程在运行，我们看到的多线程并发的现象，只是python利用的cpu的上下文切换，cpu的计算速度很快，所以看起来是并发的效果。所有如果你的代码是cpu密集型，用单线程比多线程效率可能更高，如果是io密集型，用多线程的效率就很高了。不够如果要用python确实的进行多线程，python里面也有折中的方法，需要几个线程就开启几个进
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2023-11-13 10:30:31
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说到多线程编程，那么就不得不提并行和并发，多线程是实现并发（并行）的一种手段。并行是指两个或多个独立的操作同时进行。注意这里是同时进行，区别于并发，在一个时间段内执行多个操作。在单核时代，多个线程是并发的，在一个时间段内轮流执行；在多核时代，多个线程可以实现真正的并行，在多核上真正独立的并行执行。例如现在常见的4
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2023-08-04 13:44:16
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python中的线程是假线程，不同线程之间的切换是需要耗费资源的，因为需要存储线程的上下文，不断的切换就会耗费资源。。python多线程适合io操作密集型的任务（如socket server 网络并发这一类的）；python多线程不适合cpu密集操作型的任务，主要使用cpu来计算，如大量的数学计算。那么如果有cpu密集型的任务怎么办，可以通过多进程来操作（不是多线程）。假如CPU有8核，每核CPU
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2023-05-28 16:42:07
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# Python3多线程并发：判断线程结束
在现代编程中，实现并发处理已成为提高程序效率的一个重要手段。在Python中，`threading`模块为我们提供了多线程编程的能力。对于多线程程序，判断线程的结束状态是一个常见而重要的问题。本文将讨论如何在Python中实现线程的创建、运行和判断其结束状态，同时还会提供一些相关的图示来帮助理解。
## 什么是多线程？
多线程是指在一个程序中同时运
原创
2024-08-27 07:44:00
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并发测试框架本来已经在上一篇文章《常见的并发问题》已经写过，但是，有的小朋友必须要我把框
原创
2022-12-13 09:53:09
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python3有threading和_thread两种线程写法，推荐使用threading。开多线程就是为了使用多线程的异步能力来同时执行多个线程。1. threading方法：以下代码可以执行异步或者同步线程。1 import threading
2 import time
3
4
5 class my_thread(threading.Thread):
6 def _
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2023-06-12 15:24:02
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#!/usr/bin/python3 import _thread import time # 为线程定义一个函数 def print_time( threadName, delay): count = 0 while count < 5: time.sleep(delay) count += 1
原创
2021-07-09 14:01:41
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多任务 同一时间多个任务执行 多个进程
操作系统可以同事运行多个任务 多核的cpu已经非常的普及
单核的cpu也可以执行多个任务
#!/usr/bin/python
# Write Python 3 code in this online editor and run it.
print("Hello, Wo rld!");
#线程的基本使用
#使用threading模块创
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2024-01-16 05:10:54
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Python3 中线程常用的两个模块为： _thread threeading thread 模块已经废弃，在 Python3 中使用 threading 模块代替。（因为兼容性，Python3 将 thread 重命名为 _thread ） 使用线程的两种方式： 函数 用类包装线程对象 函数 调用 ...
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2021-08-17 21:20:00
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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，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
原创
2018-02-20 12:38:00
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图片来源：elenabsl/Shutterstock上一篇文章《基于Python3单进程+多线程+多协程的生产者-消费者模型示例代码》介绍了如何使用Python在单进程的情况下利用协程并发地处理数据，由于Python的GIL，所有代码只利用到了一个CPU核心，无法发挥多核心优势，所以我又做了一个多进程+多协程的模板，这里的代码不涉及具体业务。 代码地址：https://github.com/Mac
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2023-07-06 19:14:13
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python多线程并发测试#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- import threadingimport time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread def __init__(self, threadID, name...
原创
2021-11-17 10:00:16
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引子最近把所有系统的python3 版本都更新到了python3.7，然后更新了一下代码，发现这个版本改动还是很大的，之前更多还是在使用python2.7做ETL或者操作一些API，没想到python的变化如此之大，看来自己还是太落伍了。于是在知乎和官网上找资料学习了下，看到一篇讲协程的文章很受启发，以后应该会较多使用这个功能，之前使用的多进程多线程效果都不明显，而协程应该是一个python的效率
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2024-01-04 21:53:10
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涉及知识点：xpath解析requests请求参数auth，stream消息队列Queue多线程contextlib.closing（上下文管理器）url解码：from urllib.parse import unquoteimport requests, time
from lxml import etree
from multiprocessing import Queue, Process
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2023-10-07 22:59:10
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一、简单实现多线程的方法使用继承的方式实现多线程import threading
class myTread(threading.Thread):
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)
def run(self):
pass
if __name__ == '__main__':
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2023-06-06 14:58:36
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1. threading 和 Queuethreading 模块可以实现多线程，Queue 模块创建线程级安全的队列，各线程从队列中取任务并执行import time
from queue import Queue
from threading import Thread
from common import setup_down_path, get_links, download_one_1
f
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2023-11-08 19:57:18
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# Python3 多线程线程池
在软件开发中，多线程编程是一种常见的技术手段，通过利用多线程可以在程序运行过程中实现并行执行，提高程序的性能和响应速度。然而，多线程编程也存在一些问题，比如线程的创建和销毁会带来额外的开销，线程间的通信和同步需要谨慎处理等。为了简化多线程编程，Python 提供了 `threading` 模块来支持多线程操作，同时还可以通过线程池来实现线程的复用和管理。
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原创
2024-06-27 06:11:35
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python使用多线程， 不一定运行速度快，这里引入GIL(global interpreter lock) python解释器中任意时刻都只有一个线程在执行; GIL执行过程: 1). 设置一个GIL； 2). 切换线程去准备执行任务(Runnale就绪状态)； 3). 运行； 4). 可能出现的
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2020-12-26 13:36:00
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