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

# -*- coding: utf-8 -*- #Python的线程池实现 import Queue import threading import sys import time import urllib #替我们工作的线程池中的线程 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, workQueue, resultQueue,timeout=30, **kwargs): threading.Thread.__init__(self,

一.线程池(concurrent.futures模块) #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwargs

线程池概念 什么是线程池?诸如web服务器.数据库服务器.文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务.构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是:每当一个请求到达就创建一个新的服务对象,然后在新的服务对象中为请求服务.但当有大量请求并发访问时,服务器不断的创建和销毁对象的开销很大.所以提高服务器效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁,这样就引入了“池”的概念,“池”的概念使得人们可以定制一定量的资源,然后对这些资源

版本一: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import Queue import threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = Queue.Queue(max_num) for i in xrange(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self

关于python的多线程,由与GIL的存在被广大群主所诟病,说python的多线程不是真正的多线程.但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的. 我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的. 主要思路: 任务获取和执行: 1.任务加入队列,等待线程来获取并执行. 2.按需生成线程,每个线程循环取任务. 线程销毁: 1.获取任务是终止符时,线程停止. 2.线程池close()时,向任务队列加入和已生成线程等量的终止符. 3.线程池terminate()时,设置线程下次任务取到为终止符. 流程

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ concurrent 用于线程池和进程池编程而且更加容易,在Python3.2中才有. """ import sys from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait from multiprocessing import Manager Manager().

初识 Python中已经有了threading模块,为什么还需要线程池呢,线程池又是什么东西呢?在介绍线程同步的信号量机制的时候,举得例子是爬虫的例子,需要控制同时爬取的线程数,例子中创建了20个线程,而同时只允许3个线程在运行,但是20个线程都需要创建和销毁,线程的创建是需要消耗系统资源的,有没有更好的方案呢?其实只需要三个线程就行了,每个线程各分配一个任务,剩下的任务排队等待,当某个线程完成了任务的时候,排队任务就可以安排给这个线程继续执行. 这就是线程池的思想(当然没这么简单),但是自己编

import sys import threading import Queue import traceback # 定义一些Exception,用于自定义异常处理 class NoResultsPending(Exception): """All works requests have been processed""" pass class NoWorkersAvailable(Exception): """N

初识 Python中已经有了threading模块,为什么还需要线程池呢,线程池又是什么东西呢?在介绍线程同步的信号量机制的时候,举得例子是爬虫的例子,需要控制同时爬取的线程数,例子中创建了20个线程,而同时只允许3个线程在运行,但是20个线程都需要创建和销毁,线程的创建是需要消耗系统资源的,有没有更好的方案呢?其实只需要三个线程就行了,每个线程各分配一个任务,剩下的任务排队等待,当某个线程完成了任务的时候,排队任务就可以安排给这个线程继续执行. 这就是线程池的思想(当然没这么简单),但是自己编

线程池 什么是线程池? 诸如web服务器.数据库服务器.文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务. 构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是:每当一个请求到达就创建一个新的服务对象,然后在新的服务对象中为请求服务. 但当有大量请求并发访问时,服务器不断的创建和销毁对象的开销很大. 所以提高服务器效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁,这样就引入了"池"的概念, "池"的概念使得人们

线程池 简单线程池 import queue import threading import time class ThreadPool(object): #创建线程池类 def __init__(self, max_num=20): #创建一个最大长度为20的队列 self.queue = queue.Queue(max_num) #创建一个队列 for i in range(max_num): #循环把线程对象加入到队列中 self.queue.put(threading.Thread) #

2.绝版线程池设计思路:运用队列queue a.队列里面放任务 b.线程一次次去取任务,线程一空闲就去取任务 import queueimport threadingimport contextlibimport time StopEvent = object() class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num, max_task_num = None): if max_task_num: self.q = queue.Queue(max

"""思路1,将任务放在队列 1)创建队列:(初始化) 2)设置大小,线程池的最大容量 3)真实创建的线程 列表 4)空闲的线程数量 2,着手开始处理任务 1)创建线程 2)空闲线程数量大于0,则不再创建线程 3)创建线程池的数量 不能高于线程池的限制 4)根据任务个数判断 创建线程的数量 2)线程去队列中取任务 1)取任务包(任务包是一个元祖) 2)任务为空时,不再取(终止)""" import timeimport threadingimpo

# coding=utf-8 import threading import Queue import time import traceback class ThreadPoolExecutor(object): def __init__(self, max_works): self._q = Queue.Queue() self.max_works=max_works self.started=0 def worker(self): while True: (fn, args) = self

使用线程池实现高IO并发 模块:ThreadPoolExecutor, as_completed 测试代码如下: #!/opt/python3/bin/python3 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time def test(arg1, arg2, arg3): time.sleep(int(arg1)) print('参数1:%s 参数2:%s 参数3:%s' % (arg1,arg

线程池和进程池 一.池的概念 池是用来保证计算机硬件安全的情况下最大限度的利用计算机 它降低了程序的运行效率但是保证了计算机硬件的安全从而让你写的程序能够正常运行 ''' 无论是开设进程也好还是开设线程也好 是不是都需要消耗资源 只不过开设线程的消耗比开设进程的稍微小一点而已 我们是不可能做到无限制的开设进程和线程的 因为计算机硬件的资源更不上!!! 硬件的开发速度远远赶不上软件 我们的宗旨应该是在保证计算机硬件能够正常工作的情况下最大限度的利用它 ''' 二.线程池 基本使用方式: from

背景 在有200W的任务需要取抓取的时候,目前采用的是线程池去抓取,最终导致内存暴涨. 原因 Threadpoolexcutor默认使用的是无界队列,如果消费任务的速度低于生产任务,那么会把生产任务无限添加到无界队列中.导致内存被占满 解决方案 修改无界队列为有界队列 import queue from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class ThreadPoolExecutor(ThreadPoolExecutor): ""

一.DBUtils DBUtils 是一套允许线程化 Python 程序可以安全和有效的访问数据库的模块,DBUtils提供两种外部接口: PersistentDB :提供线程专用的数据库连接,并自动管理连接. PooledDB :提供线程间可共享的数据库连接,并自动管理连接. 操作数据库模板: import datetime import sys import os import configparser import logging import psycopg2 from DBUtils.

python 的线程池主要有threadpool,不过它并不是内置的库,每次使用都需要安装,而且使用起来也不是那么好用,所以自己写了一个线程池实现,每次需要使用直接import即可.其中还可以根据传入的特征量handlerkey来获取每个任务的结果. #!/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @lx created on 2016-04-14 """ import Queue import sys