多线程python采集

多线程python采集相关知识

• Python多线程解析

  概述记得前些日子伞哥发过一个微博调侃过Python由于GIL锁的存在，所以现在死活想把自己和机器学习扯上关系。确实，由于这个全局解释锁的存在，任何时刻只有一个核在执行Python代码，这样就导致不能充分利用多核处理器的特性。但是，我们的程序也不总是在计算的，程序有IO密集型和CPU计算密集型。如果我们的程序需要等待用户输入，等待文件读写以及网络收发数据，那计算机就会把这些等待操作放到后台去处理，把CPU留出来用于计算。所以，虽然CPU密集型的程序用Python多线程确实无法提高效率，但是如果是IO密集型的程序，是可以使用多线程提高效率的。接下来，让我们通过例子一步一步了解多线程：利用threading模块使用多线程Python标准库自带了两个多线程模块，分别是threading和thread，其中，thread是低级模块，threading是对thread的封装，一般，我们直接使用threading即可。下面来看一个简单的多线程例子：import threadingdef say_hel
• Python 多进程与多线程

  图片来自 unsplash前言：为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋，不是真正意义上的多线程？看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题：1、Python 多线程为什么耗时更长？2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？1 基础知识现在的 PC 都是多核的，使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开
• Python中单线程、多线程和多进程的效率对比实验

             原文出处： 饒木陽   Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多线程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。对比实验资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率操作系统CPU内存硬盘Windows 10双核8GB机械硬盘(1)引入所需要的模块1234import requestsimport timefrom threading import Threadfrom multiprocessing import Process(2)定义CPU
• Python多线程

  多线程基础概念 并行与并发 并行：同时处理多个任务，必须在多核环境下 一段时间内同时处理多个任务，单核也可以并发 并发手段 线程：内核空间的调度 进程：内核空间的调度 协程：用户空间的调度 线程可以允许程序在同一进程空间中并发运行多个操作。本次主要介绍Python标准库中的多线程模块threading。 threading模块 线程初始化 使用threading模块的Thread类初始化对象然后调用start方法启动线程。 import threading import time def worker(num): time.sleep(1) print('wo

多线程python采集相关课程

• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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多线程python采集相关教程

• 2. 多线程的基本使用 Python 的 threading 模块中提供了类 Thread 用于实现多线程，用户有两种使用多线程的方式:在线程构造函数中指定线程的入口函数。自定义一个类，该类继承类 Thread，在自定义的类中实现 run 方法。
• Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程，通过本小节的学习，你将了解到什么是线程，如何创建线程，创建线程有哪几种方式，线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写，并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。
• Ruby 的多线程 本章节让我们来学习 Ruby 的多线程。您将会了解到：什么是多线程，Ruby 中如何创建线程等知识。
• 4. 主从多线程模型 架构图分析：主要分为三个模块，分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程，也就是说，一个 MainReactor 对应多个 SubReactor；Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件，收到事件之后，通过 Acceptor 处理连接事件；当 Acceptor 处理连接事件之后，MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理；SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听，并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件（非连接）则分配给 Handler 进行处理；Handler 通过 read () 方法读取数据，并且分发给 Worker 线程池去做业务处理；Worker 线程池分配线程去处理业务，处理完成之后把结果返回给 Handler；Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后，再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点：责任明确，单一功能拆分的更细，Reactor 主线程负责接收请求，不负责处理请求；Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况，可以减轻单个 Reactor 的压力，并且提高处理速度；Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据，耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去，每个组件需要处理的内容就会变的很简单，处理起来效率自然会很高。方案的缺点：编程复杂度非常的高；即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程，Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题，不过真实业务场景当中，如果考虑单节点故障问题的话，一般都是通过分布式集群（Netty 集群）的方式去解决，而不是靠单节点的线程模型去解决，这里大家了解一下即可。总的来说，主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型，包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。
• 3. Parnew收集器 基本概念：Parnew 收集器其实就是Serial收集器的多线程版本，除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为和 Serial 收集器完全一样，但是他却是 Server 模式下的虚拟机首选的新生代收集器。Tips：从概念上来看，我们需要注意Parnew收集器的两个特点：一个是采用复制算法，另外一个是多线程收集。特点：除了 Serial 收集器外，目前只有它能与 CMS 收集器配合工作。CMS 收集器第一次实现了让垃圾收集器与用户线程基本上同时工作；Parnew 收集器默认开启的收集线程数与 CPU 数量相同，在 CPU 数量非常多的情况下，可以使用 -XX:ParallelGCThreads 参数来限制垃圾收集的线程数。Parnew 收集器运行过程如图所示：
• 4. 多 CPU 时代的多线程 如下图所示为双 CPU 配置，线程 A 和线程 B 各自在自己的 CPU 上执行任务，实现了真正的并行运行。在多线程编程实践中，线程的个数往往多于 CPU 的个数，所以一般都称多线程并发编程而不是多线程并行编程。

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