使用线程队列

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使用 Python 进行线程编程
https://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-threadingpython/index.html

C:\>python E:\MATHpyCLI\url_fetch_serial.py
<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset=‘utf-8‘>
    <title>Redis</title>
    <link href=‘/styles.css‘ rel=‘stylesheet‘>
    <link href=‘/images/favicon.png‘ rel=‘shortcut icon‘>
    <link href=‘/opensearch.xml‘ rel=‘search‘ title=‘Look up a Redis command‘ type=‘application/opensearchdescri
    <meta content=‘width=device-width, minimum-scale=1.0, maximum-scale=1.0‘ name=‘viewport‘>
    <script>
       var _gaq = _gaq || [];
       _gaq.push([‘_setAccount‘, ‘UA-20243082-1‘]);
       _gaq.push([‘_trackPageview‘]);

       (function() {
         var ga = document.createElement(‘script‘); ga.type = ‘text/javascript‘; ga.async = true;
         ga.src = (‘https:‘ == document.location.protocol ? ‘https://ssl‘ : ‘http://www‘) + ‘.google-analytics.c
         var s = document.getElementsByTagName(‘script‘)[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
       })();
    </script>
  </head>
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    <div class=‘mobile-menu slideout-menu‘>
      <header class=‘menu-header‘></heade
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <link rel="icon" type="image/x-icon" href="/favicon.ico" />
    <link type="text/css" href="/css/pages.css" media="all" rel="stylesheet">

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<title>GitHub Pages | Websites for you and your projects, hosted directly from your GitHub repository. Just edit
<meta property="og:title" content="GitHub Pages" />
<meta property="og:locale" content="en_US" />
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<meta property="og:description" content="Websites for you and your projects, hosted directly from your GitHub re
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<meta property="og:url" content="https://pages.github.com/" />
<meta property="og
Elapsed Time: 20.3339998722

C:\>

url_fetch_serial.py

import urllib2
import time
#hosts = ["https://apple.com","https://ibm.com","https://amazon.com"]
hosts = ["https://redis.io","http://github.io"]

start = time.time()

for host in hosts:
    url = urllib2.urlopen(host)
    print url.read(1024)
print "Elapsed Time: %s" % (time.time()-start)
时间: 2024-10-06 23:27:21

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11.python并发入门(part7 线程队列)

一.为什么要用队列? 队列是一种数据结构,数据结构是一种存放数据的容器,和列表,元祖,字典一样,这些都属于数据结构. 队列可以做的事情,列表都可以做,但是为什么我们还要去使用队列呢? 这是因为在多线程的情况下,列表是一种不安全的数据结构. 为什么不安全?可以看下面这个例子: #开启两个线程,这两个线程并发从列表中移除一个元素. import threading import time l1 = [1,2,3,4,5] def pri(): while l1: a = l1[-1] print a

线程队列

在web应用中,单个进程或者机器的响应速度有限,类似大量数据导入导出的操作的数量如果不加限制,会导致服务器cpu被吃满,导致其他一些很简单的请求无法及时响应的问题.针对这个限制提出了如下要求.1. 先到达的请求先执行: 先入先出原则2. 只能同时执行若干请求:避免cpu被吃满3. 异步执行:如果长时间执行会长期占用iis的工作线程 基于上述的要求我设计了一个队列.这个队列我们需要稍微提一个组件,ParallelExtensionsExtras 这是微软提供的一个线程的扩展,具体的自行搜索下相关资

python全栈开发 * 线程队列 线程池 协程 * 180731

一.线程队列 队列:1.Queue 先进先出 自带锁 数据安全 from queue import Queue from multiprocessing import Queue (IPC队列)2.LifoQueue后进先出 后进先出 自带锁 数据安全 from queue import LifoQueue lq=LifoQueue(5) lq.put(123) lq.put(666) lq.put(888) lq.put(999) lq.put("love") print(lq.pu

线程队列 线程池 协程

1 . 线程队列 from multiprocessing Queue , JoinableQueue  #进程IPC队列 from queue import Queue  #线程队列  先进先出 from queue import LifoQueue  #后进先出的 方法都是一样的 : put , get , put_nowait , get_nowait , full , empty , qsize 队列 Queue : 先进先出 , 自带锁 , 数据安全 栈 LifoQueue : 后进先

python 线程队列,线程池

一. 线程队列 引入线程队列 : import queue #和普通队列引入方法相同 线程队列方法 : q = queue.Queue() #实例化对列,先进先出 q = queue.LifoQueue() #实例化队列,后进先出 ( Last in, first out ) q = queue.PriorityQueue() #实例化队列,优先级队列 优先级队列,put() 方法接收的是一个元组,第一个元素是优先级,第二个元素是数据 优先级如果为数字,按照数字大小比较 如果优先级是字符串或特殊

Python 线程----线程方法,线程事件,线程队列,线程池,GIL锁,协程,Greenlet

主要内容: 线程的一些其他方法 线程事件 线程队列 线程池 GIL锁 协程 Greenlet Gevent 一. 线程(threading)的一些其他方法 from threading import Thread import threading import time def work(): time.sleep(1) print("子线程对象>>>", threading.current_thread()) # 子线程对象 print("子线程名称>

线程GIL锁 线程队列 回调函数

----------------------------------无法改变风向,可以调整风帆;无法左右天气,可以调整心情.如果事情无法改变,那就去改变观念. # # ------------------------------------------------------------------------------------------------------------# # # --------------[线程队列]-------------- # import queue #先

Python3 从零单排28_线程队列&amp;进程池&amp;线程池

1.线程队列 线程队列有三种:先进先出,后进先出,按优先级进出,具体如下: 1 import queue 2 3 # 先进先出 4 q = queue.Queue(3) 5 6 q.put(1) 7 q.put(2) 8 q.put(3) 9 # q.put(4) # 再放阻塞,等待队列消费 10 # q.put(4,block = False) # 不阻塞,强制放数据,如果满的情况下直接报错 等价与 q.put_nowait(4) 11 # q.put(4,block = True) # 阻塞

异步调用,线程队列,时间,协程

异步的使用场景 爬虫: 1.从目标站点下载网页数据,本质是HTML格式字符串 2.用re从字符串中提取出你所需要的数据 #使用进程池 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import requests,re,os def get_data(url): print('%s正在请求%s'%(os.getpid(),url)) response = requests.get(url) #获取网页数据包含报头 print('%s请求%s成

Python并发编程(线程队列,协程,Greenlet,Gevent)

线程队列 线程之间的通信我们列表行不行呢,当然行,那么队列和列表有什么区别呢? queue队列 :使用import queue,用法与进程Queue一样 queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads. class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出 import queue #不需要通过