多线程编程的主要挑战之一是确定线程之间可能存在的依赖关系，以确保线程之间不会相互干扰。当两个或多个线程同时访问内存中的相同位置并且至少有一个线程正在写入时，便会导致线程安全问题。“线程安全”也不是指线程的安全，而是指内存的安全。为什么如此说呢？这和操作系统有关。目前主流操作系统都是多任务的，即多个进程同时运行。为了保证安全，每个进程只能访问分配给自己的内存空间，而不能访问别的进程的，这是由操作系统
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2024-02-23 10:48:36
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# Python Requests 线程锁
## 简介
在使用 Python 进行网络请求时，Requests 库是非常常用的工具之一。它提供了简洁而强大的 API，可以帮助我们发送 HTTP 请求，并处理响应结果。然而，在多线程环境下使用 Requests 库时，可能会遇到一些问题。其中一个常见的问题就是线程安全性。
在多线程环境下，多个线程可能会同时发送请求并修改共享的资源，这可能会导致
原创
2023-11-25 07:34:48
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# Python多线程请求库 - requests
## 引言
在网络爬虫和数据采集的过程中，我们经常需要向服务器发送多个请求并处理响应。然而，使用单线程进行请求会导致效率低下，因为线程在等待服务器响应时会被阻塞，浪费了大量的时间。为了提高效率，我们可以使用多线程进行请求，充分利用计算机的多核处理能力。
Python标准库中的`requests`模块为我们提供了非常方便的HTTP请求功能，而
原创
2023-08-20 04:23:40
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一、网络编程Socket简介Socket又称"套接字"，应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求，使主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯。socket起源于UNIX，在Unix一切皆文件哲学的思想下，socket是一种"打开—读/写—关闭"模式的实现，服务器和客户端各自维护一个"文件"，在建立连接打开后，可以向自己文件写入内容供对方读取或者读取对方内容，通讯结束时关闭文件。soc
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2024-09-03 11:20:21
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线程或进程通信在同一个进程中，该进程下的所有数据资源都会被该进程下的线程共享。为了保证数据安全性，我们在多个线程进行数据交互时必须使用一种线程安全的容器来承载交互信息。如，常见的Redis数据库、MQ等消息中间件是非常好的选择。当然，多进程也是如此。但是在实际的测试环境中，我们需要更加方便的一些工具来测试代码是否准确，这时候就会用到下面介绍的工具了。多线程通信queuequeue模块对于多线程通信
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2023-08-01 13:37:30
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Python多任务——线程多任务概念什么叫 多任务 呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听音乐，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU
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2024-06-03 22:56:56
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一.Semaphore是什么Semaphore 是一个计数信号量，必须由获取它的线程释放。用于管理一组资源，内部是基于AQS的共享模式。它相当于给线程规定一个量从而控制允许活动的线程数。Semaphore 是 synchronized 的加强版，作用是控制线程的并发数量。就这一点而言，单纯的synchronized 关键字是实现不了的。Semaphore是一种在多线程环境下使用的设施，该设施负责协
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2024-09-12 18:13:14
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一.threading模块介绍官网链接：https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#1.开启线程的两种方式 #直接调用
import threading
import time
def run(n):
print('task',n)
time.sleep(2)
t1 = thread
在做网站后端开发时，会经常碰到这样类似的需求：用户需要在我们的网站填写注册信息，我们发给用户一封注册激活邮件到用户邮箱，由于某种原因，导致客户端需要等待比较久的时间才会有响应，这种体验非常不好：之前想的是用多线程来解决，但是有可能会出现会几个问题： 1.并发比较大的时候，线程切换会有开销时间； 2.假如使用线程池会限制并发的数量； 3.多线程间的数据共享维护比较麻烦；如果有东西能实现一下两点呢：将
1. 线程基础1.1. 线程状态线程有5种状态，状态转换的过程如下图所示：1.2. 线程同步（锁）多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便
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2024-02-02 10:35:49
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python多进程+多线程安全性能并发（模板并发最高性能可以达到1秒4000+并且不会丢失数据，电脑不同并发速度效率都不同！）：ps：之前找了特别多关于python安全取出数据库并保存的方法，但是奈何线程不安全，或者说是速度太慢！！绝大多数的文章并发线程都是不安全，速度特别慢的！ 这个模板不一定是最快的，但是是比较安全的，需要有项目使用的可以直接ctrl+c，ctrl+v需要使用的模块：impor
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2023-09-02 14:36:03
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前面多篇文章详细讲解了线程和线程安全，以及一些程序多线程错误下的，线程安全改造。是否有一种神器，解决线程/并发的问题呢？有，它就是队列（Queue）什么是队列？像排队一样，从头到尾排成一排，还可以有人继续往后排队，这就是队列。这里学委想说的是Queue这个类, 它是queue这个内置模块内的一个类。import queue
q = queue.Queue(5) #可以传入参数指定队列大小
queu
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2023-10-09 22:38:08
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list 是 Python 常用的几个基本数据类型之一.正常情况下我们会对 list 有增删改查的操作,显然易见不会有任何问题.那么如果我们试着在多线程下操作list 会有问题吗?多线程下的 list安全 or 不安全？ 不安全！通常我们说的线程安全是指针对某个数据结构的所有操作都是线程安全，在这种定义下，Python 常用的数据结构 list,dict,str等都是线程不安全的尽管多线程下的li
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2023-09-20 16:46:20
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前言list 是 Python 常用的几个基本数据类型之一.正常情况下我们会对 list 有增删改查的操作,显然易见不会有任何问题.那么如果我们试着在多线程下操作list 会有问题吗?多线程下的 list安全 or 不安全？ 不安全！通常我们说的线程安全是指针对某个数据结构的所有操作都是线程安全，在这种定义下，Python 常用的数据结构 list,dict,str 等都是线程不安全的尽管多线程下
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2023-09-05 10:18:16
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本文介绍了Python对于线程的支持，包括“学会”多线程编程需要掌握的基础以及Python两个线程标准库的完整介绍及使用示例。 1. 线程基础1.1. 线程状态 线程有5种状态，状态转换的过程如下图所示：1.2. 线程同步（锁）多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是
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2024-03-01 12:35:28
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线程安全系统的线程调度具有一定的随机性，当使用多个线程来访问同一个数据时，很容易“偶然”出现线程安全问题。 线程安全问题实际上是给数据造成了混乱，产生了问题。 以下为一个经典的"银行取钱" 的线程安全问题：import threading
import time
class Account:
# 定义构造器
def __init__(self, account_no, bala
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2023-08-09 16:33:56
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01.简洁的表达式点评：Python因为简洁高效而出名，就是因为语法非常简单，而且内置了很多强大的数据结构：比如我们可以大量用推导列表来生成很多简洁的代码比如我们可以用if else组合，本来需要2-3行代码写的，一行搞定！02.排序忽略想起了一句台词，“有人的地方就有江湖”，那么有数组这样的数据结构一定涉及到排序，取最大值，取最小值。点评：这个heapq库非常好用，尤其是我们在取一些列表的头部数
线程安全是指在多线程的运行环境之下，通过一定的同步机制，保证多个线程对同一共享资源的操作能够得到正确的执行，符合这样条件的类称为线程安全的类如下代码：public class Main {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedExceptio
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2024-05-16 10:59:10
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多线程是提升爬虫采集速度一个非常好的方式之一。首先我们要引用两个python内置模块，threading和queueimport threading
from queue import Queuethreading用于操作线程 queue用于创建队列对于简单的项目来说，不需要类似于scrapy的多层回调，也就是在列表页的请求过程中，异步获取详情页的数据。 我们可以简单的将，列表页，详情页采集分开。
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2024-03-25 19:56:02
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用Python也差不多一年多了，Python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维：写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。爬虫在开发过程中也有很多复用的过程，这里总结一下，以后也能省些事情。1、基本抓取网页get方法import urllib2
url = "http://www.baidu.com"
response = urllib2.urlop
