python中对线程的支持的确不够,不过据说python有足够完备的异步网络框架模块,希望日后能学习到,这里就简单的对python中的线程做个总结
threading库可用来在单独的线程中执行任意的python可调用对象。尽管此模块对线程相关操作的支持不够,但是我们还是能够用简单的线程来处理I/O操作,以减低程序响应时间。
from threading import Thread import time def countdown(n): while n > 0: print('T-minus:', n) n -= 1 t = Thread(target=countdown, args=(10,)) t.start() # 开启线程 time.sleep(2) if t.is_alive() is True: print("停止线程...") t._stop() # 停止线程
start函数是用来开启线程的,_stop函数是用来停止线程的。为了防止在线程中进行I/O操作时出现阻塞等问题,运行一段时间之后,可以判断线程是否还存活,如果线程还存在就调用_stop()停止,防止阻塞(你可以将_stop函数封装到类中,我这里并没有这么做)。
当然,你可以调用ThreadPool线程池来处理,而不是手动创建线程。如果线程间不需要共享变量的话,使用线程还是很方便的,可以减少很多的麻烦操作以及省时。如果需要在线程间进行通信,我们可以使用队列来实现:
from queue import Queue from threading import Thread class kill: def terminate(self, t): if t.isAlive is True: t._stop() def product(out_q): for i in range(5): out_q.put(i) def consumer(in_q): for i in range(5): print(in_q.get()) q = Queue() t1 = Thread(target=consumer, args=(q,)) t2 = Thread(target=product, args=(q,)) t1.start() t2.start() k = kill() # 查询线程是否终止,防止阻塞... k.terminate(t1) k.terminate(t2)
Queue实例会被所有的线程共享,同时它又拥有了所有所需要的锁,因此它们可以安全的在任意多的线程中共享。在这里要注意,不要再多线程中使用除了put(),get()方法之外的queue类的方法,因为在多线程环境中这是不可靠的!对于简单的小型的线程中数据的html" target="_blank">通信,可以使用队列来处理。如果是大型的数据需要交互通信,python提供了相关的模块你可以使用,具体的u need baidu.
所谓协程,其实就是在单线程的环境下的yield程序。
from collections import deque def countdown(n): while n > 0: print("T-minus", n) yield # 返回之后下次直接从这里执行...相当于C#里面得yield return . n -= 1 print("this is countdown!!!") def countup(n): x = 0 while x < n: print("Counting up", x) yield x += 1 class TaskScheduler: def __init__(self): self._task_queue = deque() def new_task(self, task): self._task_queue.append(task) def run(self): while self._task_queue: task = self._task_queue.popleft() try: next(task) self._task_queue.append(task) except StopIteration: pass sche = TaskScheduler() sche.new_task(countdown(10)) sche.new_task(countdown(5)) sche.new_task(countup(15)) sche.run()
在这里说下自己这段时间使用python的心得,python的确不错,但性能也是为人诟病,一开始学习python,我也是去做一些比较炫的程序,最起码听起来逼格高,比如使用python的自然语言处理来做情感分析以及最热的爬虫程序,还有做炫的数据分析图表。渐渐地,我就放下了那些,因为程序的重点不在那些,只要你会点基本的语法,看得懂官方文档就能够做出来,而程序代码的重点在性能,优化。最大程度的写出功能最完善,性能最优,结构最优美的程序,其实这就有点像是政治老师常说的"文化软实力",程序中的"软实力"应该是在程序中嵌入最适合的设计模式,做最完备的程序优化,采用最省性能的数据结构等。
以上这篇python简单线程和协程学习心得(分享)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持小牛知识库。
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与子程序(或者说函数)一样,协程(coroutine)也是一种程序组件。Donald Knuth 曾说,子程序是协程的特例。 一个子程序就是一次函数调用,它只有一个入口,一次返回,调用顺序是明确的。但协程的调用和子程序则大不一样,协程允许有多个入口对程序进行中断、继续执行等操作。 Python2 可以通过 yield 来实现基本的协程,但不够强大,第三方库 gevent 对协程提供了强大的支持。另
线程(thread)是进程(process)中的一个实体,一个进程至少包含一个线程。比如,对于视频播放器,显示视频用一个线程,播放音频用另一个线程。如果我们把进程看成一个容器,则线程是此容器的工作单位。 进程和线程的区别主要有: 进程之间是相互独立的,多进程中,同一个变量,各自有一份拷贝存在于每个进程中,但互不影响;而同一个进程的多个线程是内存共享的,所有变量都由所有线程共享; 由于进程间是独立的
操作系统的设计,可以归结为三点: 以多进程形式,允许多个任务同时运行; 以多线程形式,允许将单个任务分成多个子任务运行; 提供协调机制,一方面防止进程之间和线程之间产生冲突,另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。 本章主要介绍在 Python 中如何进行进程和线程编程等,主要有以下几个方面: 进程 线程 ThreadLocal 协程 参考资料 进程和线程 - 廖雪峰的官方网站 进程与线程的一个简
我们知道,同一进程的多个线程之间是内存共享的,这意味着,当一个线程对全局变量做了修改,将会影响到其他所有线程,这是很危险的。为了避免多个线程同时修改全局变量,我们就需要对全局变量的修改加锁。 除了对全局变量的修改进行加锁,你可能也想到了可以使用线程自己的局部变量,因为局部变量只有线程自己能看见,对同一进程的其他线程是不可访问的。确实如此,让我们先看一个例子: from threading impo