python 多執行緒任務處理

阿新 • • 發佈：2019-01-10

from PIL import Image
import urllib.request
def thumbnail_image(url,size=(64,64),format='.png'):
    im = Image.open(urllib.request.urlopen(url))
    pieces = url.split('/')
    filename = ''.join((pieces[-2],'_',pieces[-1].split('.')[0],'_thumb',format))
    im.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
    im.save(filename)
    print('Saved', filename)

img_urls = ['https://dummyimage.com/256x256/000/fff.jpg',
            'https://dummyimage.com/320x240/fff/00.jpg',
            'https://dummyimage.com/640x480/ccc/aaa.jpg',
            'https://dummyimage.com/128x128/ddd/eee.jpg',
            'https://dummyimage.com/720x720/111/222.jpg']
for url in img_urls:
    thumbnail_image(url) #單執行緒


import threading
for url in img_urls:
    t=threading.Thread(target=thumbnail_image,args=(url,)) #多執行緒處理
    t.start()

python 多執行緒任務處理

from PIL import Image import urllib.request def thumbnail_image(url,size=(64,64),format='.png'): im = Image.open(urllib.request.urlopen(url))

3種方式實現python多執行緒併發處理

標籤： python奇淫技巧最優執行緒數 Ncpu=CPU的數量 Ucpu=目標CPU使用率 W/C=等待時間與計算時間的比率為保持處理器達到期望的使用率，最優的執行緒池的大小等於$$Nthreads=Ncpu*Ucpu*（1+W/C$$ cpu密集型任務，即$W<

Python建立多執行緒任務並獲取每個執行緒返回值

轉自：https://www.cnblogs.com/bethansy/p/7965820.html 1.程序和執行緒（1）程序是一個執行中的程式。每個程序都擁有自己的地址空間、記憶體、資料棧以及其他用於跟蹤執行的輔助資料。程序也可以派生新的程序來執行其他任務，

python 多執行緒處理佇列

轉載自： https://blog.csdn.net/u011655220/article/details/79037032 from threading import Thread import time import random from queue import Queue from co

python 多執行緒執行任務

今日份學習筆記：用於壓測，開發說需要利用執行緒往redis裡面插入資料，接觸到python 多執行緒處理自己就寫了一個hin簡單的多執行緒，瞭解到實現多執行緒的方式有兩種 ① 給建構函式傳遞迴調物件 ②重寫Thread類的run()方法我這裡用到的是① 具體

python 多執行緒處理IO操作

from threading import Thread 方法1 t = Thread(target=func, args=(1,)) t.start() 方法2 clasee MyT

關於Python 多執行緒為何適合IO密集型任務

io密集型任務，一般情況下，io有傳送資料（output）和返回資料（input）兩個過程。就是傳送訊息，等待返回訊息。python多執行緒在處理io的時候，一個執行緒獲得GIL傳送訊息，然後等待返回訊息（阻塞），python此時釋放GIL, 其他執行緒得到GIL傳送訊息，然後同樣等待返回訊息（

java多執行緒工具類，可用該多執行緒同時處理相同且數量多的任務

package zrh4; public class ThreadModel {private static int maxThread = 4;protected static int currentThread = 0;private static ThreadMode

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 多執行緒任務處理

相關推薦