文章目录1、概述2、实例 1、概述高性能异步爬虫目的：在爬虫中使用1异步实现高性能的数据爬取操作。异步爬虫的方式：多线程，多进程（不建议）：好处：可以为相关阻塞的操作单独开启线程或进程，阻塞操作就可以异步执行。弊端：无法无限制的开启多线程或者多进程线程池、进程池（适当的使用）：好处：我们可以降低系统对进程或者线程创建和销毁的一个频率，从而很好的降低系统的开销。弊端：池中线程或进程的数量是有上限的
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2023-12-07 14:23:08
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锁与线程池关系前言一、锁实现上自身的问题二、线程池1.概念2.加入正确的线程池总结 前言synchronize关键字基于JVM的监视器锁指令实现同步锁，同时提供了另外一种显示锁，将主动权握在程序员手中，实现锁的灵活使用。一、锁实现上自身的问题synchronize简单粗暴的代码测试： 测试结果：显示锁，ReentrantLock，同样简单粗暴测试代码： 测试结果： synchronize和显示锁
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2024-10-02 15:12:16
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前言 大家为了面试肯定都学习过多线程，多线程也逐渐变成了面试重点内容(本文不讲解线程池的相关知识，只展示线程池项目整合案列)，但是线程池在项目中的具体使用及整合大家可能没有接触过，网上也可能找不到合适的案列，下面我把我们之前项目中我们老大整合的线程池的案列分享出来供大家使用。线程池1.线程池的选择 JDK工具中一共给我们提供了多种线程池，包含固定长度的线程池、单线程线程池、以及可扩容的线程池等
雷猴啊，兄弟们！今天来展示一下如何用Python快速实现一个线程池。 python实现一个线程池一、序言二、正文1、Future 对象2、提交函数自动创建 Future 对象3、future.set_result 到底干了什么事情4、提交多个函数5、使用 map 来提交多个函数6、按照顺序等待执行7、取消一个函数的执行8、函数执行时出现异常9、等待所有函数执行完毕三、小结 一、序言当有多个 IO
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2023-08-06 15:10:45
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前言从Python3.2开始，标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块，它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池)两个类。相比 threading 等模块，该模块通过 submit 返回的是一个 future 对象，它是一个未来可期的对象，通过它可以获悉线程的状态主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执
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2023-08-16 15:18:07
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从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。1. 进程池1.1 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()1.1.
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2023-06-15 21:27:43
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1.在使用多线程处理任务时也不是线程越多越好，由于在切换线程的时候，需要切换上下文环境，依然会造成cpu的大量开销。为解决这个问题，线程池的概念被提出来了。预先创建好一个较为优化的数量的线程，让过来的任务立刻能够使用，就形成了线程池。在python中，没有内置的较好的线程池模块，需要自己实现或使用第三方模块。下面是一个简单的线程池：import threading,time,os,queue
cl
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2023-07-02 13:25:16
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关于python的多线程，由与GIL的存在被广大群主所诟病，说python的多线程不是真正的多线程。但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的。我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的。主要思路： 任务获取和执行： 1、任务加入队列，等待线程来获取并执行。 2、按需生成线程，每个线程循环取任务。 线程销毁： 1、获取任务是终止符时，线程停止。 2、线程池close()时，向任务
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2023-08-01 19:47:14
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主要内容:1.线程的一些其他方法2.线程 -- 事件3.,线程对列4.线程池5.GIL锁6.协程1.线程的一些其他方法 #Thread实例对象方法
# isAlive(): 返回线程是否活动的
# getName():返回线程名
# setName():设置线程名
#threading 模块提供的一些方法:
#threading.currentThread() #返回当前线程变量
#t
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2024-06-18 06:08:47
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01创建线程方式1import threading
import time
# 相关文档
# https://docs.python.org/zh-cn/3/library/threading.html
def loop():
print(threading.currentThread().getName())
n = 0
while n < 5:
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2024-02-26 08:14:02
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简单实现一个线程池:import queue
import threading
import time
class ThreadPool(object): #创建线程池类
def __init__(self, max_num=20): #创建一个最大长度为20的队列
self.queue = queue.Queue(max_num) #创建一个队列
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2018-05-23 12:07:00
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一、current中的map函数 1.map(fn,*iterable,timeout=None) （1）跟map函数相类似（2）函数需要异步执行（3）timeout代表超时时间 （4）map和submit使用一个就可以import time,re
import os,datetime
from concurrent import futures
data = ['1','2']
def wai
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2024-04-19 11:35:03
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# Python线程池等待线程池线程结束教程
## 概述
在Python中，线程池是一种用于处理并发任务的常用技术。当我们需要等待线程池中的所有线程执行完毕后再进行其他操作时，就需要对线程池进行等待操作。本教程将教会你如何实现“python 线程池 等待线程池线程结束”。
## 整体流程
下面是实现该功能的整体流程，你可以按照这个步骤来完成任务：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -
原创
2024-06-30 06:38:59
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一 进程池与线程池1.为什么需要进程池和线程池基于多进程或多线程实现并发的套接字通信，然而这种实现方式的致命缺陷是：服务端的程序运行在一台机器身上，一台机器性能是有极限的，不能无限开线程 服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多，这会对服务端主机带来巨大的压力，甚至于不堪重负而瘫痪，于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制，让机器在一个自己可以承
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2023-11-09 13:28:09
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概念补充：
• 在Python多线程编程中，join方法的作用是线程同步
• 守护线程，是为守护别人而存在，当设置为守护线程后，被守护的主线程不存在后，守护线程也自然不存在
以下分5种不同的形式解释join在多线程编程中的用处
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2023-05-24 23:07:20
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线程池 安装线程池模块pip install threadpool 线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程，程序只要将一个函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待执行下一个函数。 此外，使用线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。当系统中包含有大量的并发线程时，会导致系统性能急剧下降，甚至导致&nb
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2023-06-26 10:40:18
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一、threadpool 基本用法pip install threadpoolpool =ThreadPool(poolsize)requests=makeRequests(some_callable, list_of_args, callback)[pool.putRequest(req)for req inrequests]pool.wait()第一行定义了一个线程池，表示最多可以创建pool
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2023-10-13 23:12:41
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线程池的简单组成
1）线程池管理器（ThreadPoolManager）:用于创建并管理线程池。
2）工作线程（WorkThread）:线程池中实际执行任务的线程。
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2023-05-24 23:34:40
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在 Python 的多线程编程中，经常碰到 thread.join()这样的代码。那么今天咱们用实际代码来解释一下 join 函数的作用。第一，当一个进程启动之后，会默认产生一个主线程，因为线程是程序执行流的最小单元，当设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在python中，默认情况下（其实就是setDaemon(False)），主线程执行完自己的任务以后，就退出了，此时子线程会继续执行自己的任务
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2017-11-20 17:15:00
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一、安装pip install threadpool 二、使用介绍（1）引入threadpool模块（2）定义线程函数 （3）创建线程 池threadpool.ThreadPool() （4）创建需要线程池处理的任务即threadpool.makeRequests() （5）将创建的多个任务put到线程
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2023-06-15 21:08:31
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