Python多執行緒使用方法
import threading #Python多執行緒模組
import time
def run(num):
print 'Hi, I am thread %s..lalala' % num
time.sleep(1)
for i in range(20):
t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) #多執行緒使用方法,target為需要執行多執行緒的函式,args為函式中的引數,注意這裡的引數寫成(i,),即如果只能一個引數,也要加上一個","
t.start() #開始執行多執行緒
import os my_file = 'D:/text.txt' if os.path.exists(my_file): #刪除檔案,可使用以下兩種方法。 os.remove(my_file) #遞迴刪除目錄和檔案 import shutil shutil.rmtree()
相關推薦
Python多執行緒使用方法
import threading #Python多執行緒模組 import time def run(num): print 'Hi, I am thread %s..lalala' % num time.sleep(1) for i in ra
python多執行緒中daemon的屬性方法
我們看官方介紹是這樣的: 意思就是說:這個屬性為一個布林值,表示是否為一個守護程序,且這個屬性設定必須線上程的start方法開始之前呼叫。它的值繼承自主執行緒,主執行緒的daemon為False且所有從主執行緒建立的執行緒都是daemon = False 。 下面一句
python多執行緒程式設計之Queue---put/get 方法的阻塞
python 中,佇列是執行緒間最常用的交換資料的形式。Queue模組是提供佇列操作的模組,雖然簡單易用,但是不小心的話,還是會出現一些意外。 1. 阻塞模式導致資料汙染 import Queue q = Queue.Queue(10) for
python多執行緒join方法導致不能接收訊號
今天寫一個小工具,開啟多個執行緒,在子執行緒裡迴圈執行任務,發現不能退出程式,然後折騰了半天,還是退出不了,最後發現,原來是個bug 先上簡化了的程式碼: import sys import threading import signal import time c
Python | 多執行緒死鎖問題的巧妙解決方法
本文始發於個人公眾號:**TechFlow**,原創不易,求個關注 今天是Python專題的第25篇文章,我們一起來聊聊多執行緒開發當中死鎖的問題。 死鎖 死鎖的原理非常簡單,用一句話就可以描述完。就是當多執行緒訪問多個鎖的時候,不同的鎖被不同的執行緒持有,它們都在等待其他執行緒釋放出鎖來,於是便
Python多執行緒、多程序和協程的例項講解
執行緒、程序和協程是什麼 執行緒、程序和協程的詳細概念解釋和原理剖析不是本文的重點,本文重點講述在Python中怎樣實際使用這三種東西 參考: 程序、執行緒、協程之概念理解 程序(Process)是計算機中的程式關於某資料集合上的一次執行活動,是系統進行資源分配和排程的基本單位,是作業系統結構的基礎。執
Python 多執行緒 thread join() 的作用
原文地址 在 Python 的多執行緒程式設計中,在例項程式碼中經常有 thread1.join()這樣的程式碼。那麼今天咱們用實際程式碼來解釋一下 join 函式的作用。 join的原理就是依次檢驗執行緒池中的執行緒是否結束,沒有結束就阻塞直到執行緒結束,如果結束則跳轉執行下一
教你用 Python 多執行緒爬京東商城商品評論(代理ip請閱讀上一篇)
爬蟲永不停息 最近改進上一篇的爬蟲,不爬豆瓣了,改爬一爬京東評論,先放幾張圖研究看看先。 研究了一下,發現商品的id就是連結.html前面的數字。我們把它複製貼上下拉 1,對上一篇的代表進行修改和新增 class Spider(): def
Python多執行緒小例子
Python多執行緒小例子 1、在主執行緒中建立子執行緒 下面的程式碼一共建立了三個執行緒:主執行緒、coding 執行緒和music 執行緒,最後使用thread_list 裝載執行緒
初識python多執行緒
1) 在python中如何建立一個執行緒物件? 如果你要建立一個執行緒物件,很簡單,只要你的類繼承threading.Thread,然後在__init__裡首先呼叫threading.Thread的__init__方法即可: import threading
利用Python多執行緒限制 http 真實請求時間或限制函式最大執行時間的裝飾器
這段時間在製作一個爬蟲的時候發現了一個比較神奇的事情 python requests 包發起請求的時候設定 timeout 引數 竟然不起作用? what 你要弄啥么蛾子嘞, 後來各種找原因終於在別人的提醒下又看了下 requests 的文件才發
PYTHON——多執行緒:同步鎖:Lock
一、先用一個例子說明沒有用鎖的時候,達到的效果錯誤: 1、例項(沒有鎖的情況): import time import threading # 沒有用鎖的 # 時候,出現多個執行緒拿到相同資源的現象。 # 如下例中,共享資源變數num=100,我們開100個執行緒,每個執行緒將資源變數num減1,按
PYTHON——多執行緒:訊號量(Semaphore)
訊號量也是一把鎖,用來控制執行緒併發數的。 BoundedSemaphore或Semaphore管理一個內建的計數 器,每當呼叫acquire()時-1,呼叫release()時+1。 計數器不能小於0,當計數器為 0時,acquire()將阻塞執行緒至同
PYTHON——多執行緒:條件變數(Condition)
條件變數(Condition)也是一把鎖,除了同步鎖的作用外,還具有線上程間通訊的功能。 有一類執行緒需要滿足條件之後才能夠繼續執行,Python提供了threading.Condition 物件用於條件變數執行緒的支援,它除了能提供RLock()或Lock()的方法外,還提供了 wait()、no
PYTHON——多執行緒:佇列Queue資料結構
1、佇列模組簡介 佇列是一種資料結構,用於存放資料,類似列表。它是先進先出模式(FIFO模式),類似管道一般; 單執行緒不需要用到佇列Queue,它主要用在多執行緒之間的,Queue稱為多執行緒利器。 列表在多執行緒共享資源的話,與queue佇列比較,主要表現為列表在多執行緒中,資料不安全。多個執行
python多執行緒獲取區域網內所有電腦IP
#coding = utf-8 import os,os.path import threading import time lock = threading.RLock() def action(ip): result = "ip.txt" return1 = os.sy
Python 多執行緒 多程序 協程 yield
python中多執行緒和多程序的最大區別是穩定性和效率問題 多程序互相之間不影響,一個崩潰了不影響其他程序,穩定性高 多執行緒因為都在同一程序裡,一個執行緒崩潰了整個程序都完蛋 多程序對系統資源開銷大,多執行緒對系統資源開銷小,所以這方面來說多執行緒會比多程序快一點點 關於執行
python多執行緒、多程序、協程的使用
本文主要介紹多執行緒、多程序、協程的最常見使用,每個的詳細說明與介紹有時間會在以後的隨筆中體現。 一、多執行緒 1.python通過兩個標準庫thread和threading提供對執行緒的支援。thread提供了低級別的、原始的執行緒以及一個簡單的鎖。threading通過對thread模組
利用python多執行緒實現區塊鏈paxos演算法解決使用者共識
本來是做python 開發的老闆最近讓做區塊鏈也沒有頭緒從網上找了點視訊看著照的敲了了下感覺是自己寫過最多的程式碼啦 怪我才疏學淺 哈哈哈-- import threading, socket, pickle, queue class Message(object): MS
Python 多執行緒工具包 threading 的超簡單例子
筆者初學 Python,在程式設計中,遇到了多執行緒的問題,即需要一個程式中的幾部分同時執行。 例如:給一個後臺程式寫一個“心跳程序”,定時輸出訊號,以確認程式正常執行。 在網上搜索了下發現有不少帖子,但總感覺帖子中舉的例子不夠簡單和直觀,遂決定寫個自己覺得夠簡單直觀的例子。程式碼如