这是一个调用翻译数据的功能,所有数据一次性提交会造成后台服务压力大,接口反应时间也长. 所以做了一个分批处理,等待所有批次的数据调用接口都返回后再执行下一步. 1 /// <summary> 2 /// 自动翻译 3 /// </summary> 4 /// <param name="sender"></param> 5 /// <param name="e"></param> 6 privat

(出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 目录: 1,前序 2,类特点 3,用法 4,java代码 5,php代码 1,前序 还是源于重构,看着之前为赶时间写着的碎片化的代码,甚是悲剧,臃肿且长,其实重构也是一个提高的过程,重构过程中会接触到更多的知识点.至少,我现在意识到,那怕是听过.有这样的意识而没真正动过手都是不行的,多线程并发最好使用线程池而不要一味地 new Thread(...).start().下面我分享个自己刚写好的图片批量上传类,顺带serve

去年底用 多线程+HtmlAgilityPack.dll 写了一个抓取“慧聪网” 公司信息的小程序,代码惨不忍赌.好在能抓到数据,速度也能让人忍受就很久没管了. 最近这段时间把这个小程序发给同事看着玩,没想到他老感兴趣了.然后写了一个抓“新浪微博”个人资料的小程序,由于用正则表达式,代码精简不少,效率也很高,顿时觉得有种挫败感啊. 于是不懂正则的我决定学习下正则,顺便学习一下线程池的用法.  没有用正则和线程池之前,我的代码是这样的. //下面这段代码使用HtmlAgilityPack写的,由于

引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests if __name__ == "__main__": #张三人人网个人信息页面的url url = 'http://www.renren.com/289676607/profile' #伪装

本文概要 session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests if __name__ == "__main__": #张三人人网个人信息页面的url u

我们在写python爬虫的过程中,对于大量数据的抓取总是希望能获得更高的速度和效率,但由于网络请求的延迟.IO的限制,单线程的运行总是不能让人满意.因此有了多线程.异步协程等技术. 下面介绍一下python中的多线程及线程池技术,并通过一个具体的爬虫案例实现具体运用. 多线程 先来分析单线程.写两个测试函数 def func1(): for i in range(500000): print("func1", i) def func2(): for i in range(500000)

一 前言 截止目前,笔者在博客园上面已经发表了3篇关于网络下载的文章,这三篇博客实现了基于socket的http多线程远程断点下载实用程序.笔者打算在此基础上开发出一款分布式文件管理实用程序,截止目前,已经实现了 服务端/客户端 的上传.下载部分的功能逻辑.涉及到的知识点包括线程池技术.linux epoll并发技术.上传.下载等.JDFS的下载功能的逻辑部分与笔者前几篇关于JWebFileTrans(JDownload)比较类似.如果读者对socket网络下载不熟悉或者是只对下载功能感兴趣,请

程序的运行,其本质上,是对系统资源(CPU.内存.磁盘.网络等等)的使用.如何高效的使用这些资源是我们编程优化演进的一个方向.今天说的线程池就是一种对CPU利用的优化手段. 通过学习线程池原理,明白所有池化技术的基本设计思路.遇到其他相似问题可以解决. 池化技术 前面提到一个名词——池化技术,那么到底什么是池化技术呢? 池化技术简单点来说,就是提前保存大量的资源,以备不时之需.在机器资源有限的情况下,使用池化技术可以大大的提高资源的利用率,提升性能等. 在编程领域,比较典型的池化技术有: 线程池

目录 基于requests模块的cookie,session和线程池爬取 基于requests模块的cookie操作 基于requests模块的代理操作 基于multiprocessing.dummy线程池的数据爬取 基于requests模块的cookie,session和线程池爬取 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三"人人网"个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env p

前言 上一篇文章中我们将ThreadPoolExecutor进行了深入的学习和介绍,实际上我们在项目中应用的时候非常少有直接应用ThreadPoolExecutor来创建线程池的.在jdk的api中有这么一句话"可是,强烈建议程序猿使用较为方便的 Executors 工厂方法Executors.newCachedThreadPool()(无界线程池,能够进行自己主动线程回收).Executors.newFixedThreadPool(int)(固定大小线程池)和Executors.newSing

血的教训之背景:使用线程池对存量数据进行迁移,但是总有一批数据迁移失败,无异常日志打印 凶案起因 ​ 听说parallelStream并行流是个好东西,由于日常开发stream串行流的场景比较多,这次需要写迁移程序刚好可以用得上,那还不赶紧拿来装*一下,此时不装更待何时.机智的我还知道在 JVM 的后台,使用通用的 fork/join 池来完成上述功能,该池是所有并行流共享的,默认情况,fork/join 池会为每个处理器分配一个线程,对应的变通方案就是创建自己的线程池如 ForkJoinPoo

本文链接:https://blog.csdn.net/liuwenliang_002/article/details/90074283 ————————————————版权声明:本文为CSDN博主「30以后的男人」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明.原文链接:https://blog.csdn.net/liuwenliang_002/article/details/90074283 jvm结构原理,GC工作原理 Jvm结构: Jvm主要包括四个部

前言 micrometer中自带了很多其他框架的指标信息,可以很方便的通过prometheus进行采集和监控,常用的有JVM的信息,Http请求的信息,Tomcat线程的信息等. 对于一些比较活跃的框架,有些还是不支持的,比如Dubbo.如果想监控Dubbo的一些指标,比如线程池的状况,我们需要手动去扩展,输出对应的线程池指标才行. 在这种情况下,肯定是没什么思路的,因为你不知道怎么去扩展,下面给大家介绍去做一件事情之前的思考,方式方法很重要. Dubbo有没有现成的实现? 参考micromet

1.本次项目为获取梨视频中的视频,再使用异步线程池下载视频到本地 2.获取视频时,其地址中的Url是会动态变化,不播放时src值为图片的地址,播放时src值为mp4格式 3.查看视频链接是否存在ajax,果然是存在的,但是返回的Url与真实的MP4地址存在部分不一致,此时需要使用字符串替换 4.获取到真实的mp4视频地址后,再使用二进制流的方式进行下载到本地 5.使用Pool(4),四个线程池进行异步下载,互不干扰 6.源码如下: import osimport requestsfrom lxm

前言 这篇是推动大家异步编程的思想的线程池的准备篇,要做好监控,让大家使用无后顾之忧,敬畏生产. 为什么需要对线程池进行监控 Java线程池作为最常使用到的并发工具,相信大家都不陌生,但是你真的确定使用对了吗?大名鼎鼎的阿里Java代码规范要求我们不使用 Executors来快速创建线程池,但是抛弃Executors,使用其它方式创建线程池就一定不会出现问题吗?本质上对于我们来说线程池本身的运行过程是一个黑盒,我们没办法了解线程池中的运行状态时,出现问题没有办法及时判断和预警.面对这种黑盒操作必

文章首发在公众号(龙台的技术笔记),之后同步到博客园和个人网站:xiaomage.info Hippo4J v1.3.1 正式发布,本次发布增加了 Netty 上传动态线程池监控数据.适配 Hystrix 线程池监控及动态变更等诸多特性,完全兼容历史版本,使用者可安心升级. 什么是 Hippo4J Hippo4J 通过对 JDK 线程池增强,以及扩展三方框架底层线程池等功能,为业务系统提高线上运行保障能力. 全局管控 - 管理应用线程池实例: ️ 动态变更 - 应用运行时动态变更线程池参数,包括

前言 SpringBoot使用异步线程池: 1.编写线程池配置类,自定义一个线程池: 2.定义一个异步服务: 3.使用@Async注解指向定义的线程池: 这里以我工作中使用过的一个案例来做描述,我所在公司是医疗行业,敏感数据需要上报到某监管平台,所以有一个定时任务在流量较小时(一般是凌晨后)执行上报行为.但特殊时期会存在一定要在工作时间大批量上报数据的情况,且要求短时间内就要完成,此时就考虑写一个专门的异步上报接口手动执行,利用线程池上报,极大提高了速度. 编写线程池配置类 import lom

项目需求编写的程序,稳定性有待进一步测试. 适用场景:在网络地图上,比如天地图与谷歌地图,用户用鼠标在地图上拉一个矩形框,希望下载该矩形框内某一层级的瓦片数据,并将所有瓦片拼接成一个完整的,包含地理坐标的tif图像. 之前利用gdal2tiles.py中的代码改写成c++版本,实现了网格瓦片的计算,获得了矩形范围内某一具体层级所包含的所有瓦片的网络请求地址. 见:http://www.cnblogs.com/akaishi/p/7418799.html 那么用c++编写的后端代码如何能快速.大批

需求:在开发业务报表时,需要从MySQL数据库读取数据后进行操作,然后写入数据库,使用定时任务跑批. 分析:①兼顾性能,②  MySQL没有Oracle那么方便.强大的存储过程.综上所述,使用线程池以分批提交的方案来插入MySQL数据库,对于更新操作.在Java端进行分页等的操作,本方案也支持.代码如下: private void batchDeal(List data, int batchNum) throws InterruptedException { int totalNum = dat

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专

一.主要使用类 . ExecutorService java线程池类 申明方式:ExecutorService exc = Executors.newFixedThreadPool(requestParameterArray.length()); 参数:requestParameterArray.length()是请求线程的总数量,其中每一个成员存放单个线程所需参数. 代码: .Future Future是一个接口,他提供给了我们方法来检测当前的任务是否已经结束,还可以等待任务结束并且拿到一个结