python--selenium中unittest框架多线程执行用例方法，多个用例执行方法，实现多个用例同时执行并生成测试报告.
原创
精选
2017-05-02 11:26:15
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之前在某个功能下写了类似以下的一段代码(p->flags的类型为std::string)，功能上线之后，服务器上会偶发崩溃（频率大约几小时一次）。查看崩溃的coredump文件，发现大部分崩溃堆栈位于std::count_if中，还有少部分的崩溃堆栈随机的分布在程序各处，怀疑是多线程问题。auto cnt = std::count_if(p->flags.begin(), p->
1、安装pip install pytest-repeat2、使用# demo.py
import pytest
class Test:
def test001(self):
print('test001')
@pytest.mark.repeat(5)
def test002(self):
print('test002')
d
有些项目的测试用例较多，测试用例时需要分布式执行，缩短运行时间。pytest框架中提供可用于分布式执行测试用例的插件：pytest-parallel、pytest-xdist，接下来我们来学习这两个插件的使用方法。pytest-parallelpytest-parallel 同时支持多线程、多进程两种方式执行测试用例。安装安装命令：pip install pytest-parallel==0.0.
一、主线程会等待所有的子线程结束后才结束首先我看下最普通情况下，主线程和子线程的情况。 import 运行结果： 最后一行打印的代码就算在一开始运行了，程序也不会结束。只有等待所有的子线程(sing 和 dance)都执行完毕，主线程才会结束，即程序结束。二、默认状态下，多线程的执行顺序是不确定的我们先来看一段代码： import 运行结果： I'm Thread-1 @
折腾：期间，需要去想办法用最合适的方式去实现Python中的singleton单例之前别人是参考：最后用的：class Singleton(type):"""reference: https://stackoverflow.com/questions/31875/is-there-a-simple-elegant-way-to-define-singletons"""_instances = {}
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2023-08-29 22:04:26
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Python多线程编程入门一、任务、进程和线程现代操作系统比如Mac OS X， Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。什么叫“多任务”（multitasking）呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。例如你一边在用浏览器上查资料，一边在听MP3，一边在用Word写文档，这就是多任务。打开Windows的任务管理器，可以直观的了解一下：任务（task）是最抽象的,是
多线程多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，
多线程爬虫 先回顾前面学过的一些知识 1.一个cpu一次只能执行一个任务，多个cpu同时可以执行多个任务2.一个cpu一次只能执行一个进程，其它进程处于非运行状态3.进程里包含的执行单元叫线程，一个进程可以包含多个线程4.一个进程的内存空间是共享的，每个进程里的线程都可以使用这个共享空间5.一个线程在使用这个共享空间的时候，其它的线程必须等待(阻塞状态)6.互斥锁作用
Python 的多线程使用的threading模块通过使用threading.Thread创建一个新的线程== #如果子线程开启以后,后面的代码就会直接执行了,不会等子线程执行完 #只要子线程内的函数执行完,那么子线程就结束 #开启是.start开启我们的周期 #只要子线程不死,主线程一都在==以下是最基本的多线程使用，包含传参。# coding=utf-8
import threading
fr
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2023-06-09 14:28:22
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前言 假设执行一条脚本(.py)用例一分钟，那么100个脚本需要100分钟，当你的用例达到一千条时需要1000分钟，也就是16个多小时。。。 那么如何并行运行多个.py的脚本，节省时间呢？这就用到多线程了，理论上开2个线程时间节省一半，开5个线程，时间就缩短五倍了。 项目结构 1.项目结构跟之前的设
原创
2021-06-03 10:30:55
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# Python多线程执行
多线程是指在一个程序中同时运行多个线程，每个线程都可以执行不同的任务。Python提供了多线程编程的支持，使得在处理多个任务时能够更高效地利用计算资源。
## 什么是多线程？
在传统的单线程编程中，程序按照顺序执行，每个操作都要等待前一个操作完成后才能进行。这种方式的缺点是当某个操作非常耗时时，会导致整个程序的执行速度变得很慢。多线程编程可以解决这个问题。
多线
原创
2023-07-31 10:25:09
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Java多线程与单例
最近在公司写需求时遇到了多线程与单例一同出现的情况。这个时候想到的就是线程安全以及单例的定义了，虽然单例指的是在内存中它只有一份，但是并不是说就是线程安全的。所以，我当时就到网上找了关于多线程下单例的线程安全问题的资料，然后就知道如下博客：高并发下线程安全的单例模式（最全最经典）其中，博主最推荐的写作方式如下:为了达到线程安全，又能
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2023-09-15 23:52:49
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在爬虫中的数据下载部分，由于单线程下载非常慢，这里要考虑使用多线程。1. 进程1） 在Unix/Linux操作系统里面，系统提供了Fork()调用，跟普通的函数不同，fork调用一次，返回两次。因为操作系统把当前进程（父进程）复制了一份（子进程），所以在父和子进程内分别返回，即返回两次。子进程返回0，父返回子进程的ID.2) 在windows里面没有fork调用，但是pyt
Python3多线程Python中的多线程是通过threading模块实现的。要使用多线程，我们需要在主程序中创建线程对象并启动它们。创建线程要创建一个线程，我们需要实例化一个Thread对象并传递一个函数作为参数。这个函数将在新线程中运行。下面是一个创建线程的示例：import threading
def my_function():
print("This is running in
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2023-08-30 14:07:36
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一.线程 1.1 线程介绍1.实现多任务的另一种形式 2.线程是程序执行的最小单位 3.同属一个进程的多个线程共享进程所拥有的全部资源1.2 创建步骤#1.导入线程包
import threading
#2.通过线程类创建进程对象
线程对象 = threading.Thread(target=任务名)
#3.启动线程执行任务
线程对象.start()1.3 执行顺序线程间的执行顺序是无序
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2023-06-08 08:39:40
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最近在看Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？ 要知其然，更要知其所以然。所以有了下面的深入研究：首先强调背景：1、GIL是什么？G
一个多线程的题：定义三个线程ID分别为ABC，每个线程打印10遍自己的线程ID，按ABCABC……的顺序进行打印输出。我的解法：from threading import Thread, Lock
# 由_acquire解锁执行后释放_release锁
def _print(_id: str, _acquire: Lock, _release: Lock) - None:
for i in ran
一.进程和线程的概念1.进程(最小的资源单位)：动态执行过程。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。 程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成； 数据集;则是程序在执行过程中所需要使用的资源； 进程控制块：用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志。 进程比线程更早出现，计算机早期处理
1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等) 在这种情况下，ticks计数很快就会达到阈值，然后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)此场景下多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到
