前言 假设执行一条脚本(.py)用例一分钟,那么100个脚本需要100分钟,当你的用例达到一千条时需要1000分钟,也就是16个多小时... 那么如何并行运行多个.py的脚本,节省时间呢?这就用到多线程了,理论上开2个线程时间节省一半,开5个线程,时间就缩短五倍了. 项目结构 1.项目结构跟之前的设计是一样的: case test开头的.py用例脚本 common 放公共模块,如HTMLTestRunner report 放生成的html报告 run_all.py 用于执行全部脚本 2.case

整体框架使用的是:Python+Unittest+Requests+PyMysql+HTMLReport 多线程并发模式 主要依赖模块 Unittest.Requests.PyMysql.HTMLReport,多线程的并发的一个好处在于能更快速的执行完数量庞大的接口自动化用例数 包含以下几个模块: 1. Business:与业务相关的公共模块 get_login_token:接口自动化过程中需要实时获取token,并将实时获取的token传给下个接口作为请求参数 from Business.ur

整体框架使用的是:Python+Unittest+Requests+PyMysql+HTMLReport  多线程并发模式 主要依赖模块 Unittest.Requests.PyMysql.HTMLReport 主要包含以下几个模块:  1. Business:与业务相关的公共模块 get_login_token:接口自动化过程中需要实时获取token,并将实时获取的token传给下个接口作为请求参数 from Business.url import url_login import reque

进程:程序的一次执行(程序载入内存,系统分配资源运行).每个进程有自己的内存空间,数据栈等,进程之间可以进行通讯,但是不能共享信息. 线程:所有的线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境.每个独立的线程有一个程序入口,顺序执行序列和程序的出口. 线程的运行可以被强占,中断或者暂时被挂起(睡眠),让其他的线程运行.一个进程中的各个线程共享同一片数据空间. 多线程 import threading def thread_job(): print "this is added thread,numb

最近阅读<Python源码剖析>对进程线程的封装解释: GIL,Global Interpreter Lock,对于python的多线程机制非常重要,其如何实现的?代码中实现如下: 指向一个void*,C语言中的空指针类型可以指向任意类型.Python建立多线程环境的动作只会执行一次. PyEval_InitThreads-->PyThread_allocate_lock创建GIL之后,当前线程开始遵守python的多线程机制,即任何调用Python C API之前需要先获得GIL. 也

在写一个简单的python测试程序的时候,发现eclipse中Run as "Python run 和 Python unittest”结果不一样?为什么会不一样? 先贴一下代码段: # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2015-1-28 @author: z.q.ot ''' import unittest from driver import Driver from new_plan_api import new_plan_check, new_pl

本文将介绍使用Python编写多线程HTTP下载器,并生成.exe可执行文件. 环境:windows/Linux + Python2.7.x 单线程 在介绍多线程之前首先介绍单线程.编写单线程的思路为: 解析url: 连接web服务器: 构造http请求包: 下载文件. 接下来通过代码进行说明. 解析url 通过用户输入url进行解析.如果解析的路径为空,则赋值为'/':如果端口号为空,则赋值为"80":下载文件的文件名可根据用户的意愿进行更改(输入'y'表示更改,输入其它表示不需要更

python实现多线程参考http://www.runoob.com/python/python-multithreading.html #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # # Description: # # # Author: LC # Date: # try: from osgeo import gdal except ImportError: import gdal import Queue import threading import tim

一.多线程 1.顺序执行单个线程,注意要顺序执行的话,需要用join. #coding=utf-8 from threading import Thread import time def my_counter(): i = 0 for _ in range(100000000): i = i + 1 return True def main(): thread_array = {} start_time = time.time() for tid in range(2): t = Thread

在群里经常听到这样的争执,有人是虚心请教问题,有人就大放厥词因为这个说python辣鸡.而争论的核心无非就是,python的多线程在同一时刻只会有一条线程跑在CPU里面,其他线程都在睡觉.这是真的吗? 是真的.这个就是因为传说中的GIL(全局解释锁)的存在.不明白这个词的可以去百度一下,我解释不好(大家都是程序猿你懂的,我写错一个词就要挨喷了,就算我没写错对方理解错了,我也一样要挨喷).有了这样一个看似bug的存在,就导致了上面说的情况:同一时刻内,python的线程只有一条在CPU里面运行.

自动化测试的最后一步需要判断结果是否正确,而正确设置断言可以帮助判断测试用例的执行结果,从而提高自动化测试的效率,python unittest  提供了一个比较完整的断言方法.unittest框架测试框架提供的方法比较多,而且很多方法在自动化测试的时候不会使用到,所以我这边总结一下我认为比较常用的测试方法,用最直白的话解释了一下. 序号 方法 解释 1 assertEqual(a, b) 判断ab是否相等 2 assertNotEqual(a, b) 判断ab不相等 3 assertIs(a,

1.按照测试用例的上下顺序,而不是按方法的名称的字母顺序来执行测试用例. 之前的文章链接 python修改python unittest的运行顺序 之前写的,不是猴子补丁,而是要把Test用例的类名传到run里面去执行,与原生的使用有一点区别.现在修改成,用的时候代码与原生unittest完全一模一样,但运行时候使用与原生不同的逻辑. import time import unittest from unittest.main import TestProgram from app.utils.

1.引言 Python中提供了丰富的开源库,方便开发者快速就搭建好自己所需要的应用程序.本文通过编写基于tcp/ip协议的通信程序来熟悉python中socket以及多线程的使用. 2.python中的多线程以及socket的使用 在编写聊天程序程序之前,我们先熟悉一下python中多线程以及socket的使用方法. 2.1.多线程使用方法 在python中提供了Thread这个类来实现多线程程序的开发. Thread类的原型如下: class Thread(group=None, target

(1)多线程的产生并不是因为发明了多核CPU甚至现在有多个CPU+多核的硬件,也不是因为多线程CPU运行效率比单线程高.单从CPU的运行效率上考虑,单任务进程及单线程效率是最高的,因为CPU没有任何进程及线程的切换开销, (2)实际上,多线程的出现主要为了解决IO设备的读写速度往往比CPU的处理速度慢造成的单线程程序运行阻塞问题,一个极端的例子就是如果你需要用户在键盘上输入一个数据,当用户没有输入前,单线程程序就阻塞了,多线程程序就可以放个音乐或继续干一些程序中除了键盘输入外的工作,因此,多线程

import time,threading print("=======串行方式.并行两种方式调用run()函数=======")def run(): print('哈哈哈') #串行for i in range(5): run() #并行for i in range(5): t = threading.Thread(target=run) #实例化了一个线程 t.start() print("======串行.并行方式统计网页下载时间=======") impor

问题:为什么python的多线程不能利用多核CPU,但是咱们在写代码的时候,多线程的确是在并发,而且还比单线程快原因:因为GIL,python只有一个GIL,运行python时,就要拿到这个锁才能执行,在遇到I/O 操作时会释放这把锁.如果是纯计算的程序,没有 I/O 操作,解释器会每隔100次操作就释放这把锁,让别的线程有机会 执行(这个次数可以通sys.setcheckinterval来调整)同一时间只会有一个获得GIL线程在跑,其他线程都处于等待状态1.如果是CPU密集型代码(循环.计算等

1. python对多线程的支持 1)虚拟机层面 Python虚拟机使用GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)来互斥线程对共享资源的访问,暂时无法利用多处理器的优势.使用 Python 时,建议使用进程,或者混合创建进程和线程. 2)语言层面 在语言层面,Python对多线程提供了很好的支持,Python中多线程相关的模块包括:thread,threading,Queue.可以方便地支持创建线程.互斥锁.信号量.同步等特性. thread:多线程的底层支持模块,一

python多进程和多线程的区别:python的多线程不是真正意义上的多线程,由于python编译器的问题,导致python的多线程存在一个PIL锁,使得python的多线程的CPU利用率比预期的要低很多python的多进程(java的应该也是)有内存拷贝的问题,所以建议用java或者c的多线程. 多线程有两种方式:thread和threading 这里应用的场景是map数据分多线程.进度写入codis的示例 这是thread的示例:thread的主进程不会等待线程 import thread,

1. GIL是什么? 首先需要明确的一点是GIL并不是python的特性, 它是在实现python解析器(Cpython)时所引入的一个概念. 而Cpython是大部分环境下默认的python执行环境,要明确一点:GIL并不是python的特性,python完全可以不依赖于GIL. 2. 为什么会有GIL? 为了更有效的利用多核处理器的性能,就出现了多线程的编程方式,而随之带来的就是线程间数据的一致性和状态同步的完整性 (例如:线程2需要线程1执行完成的结果,然而线程2又比线程1代码量少,线程2

转:http://www.cnblogs.com/csjd/p/6366535.html python unittest不执行"if __name__ == '__main__' "问题(Pycharm)   问题: 1.selenium导入unittest框架和HtmlReport框架后,HtmlReport不被执行. 2.IDE为Pycharm 假设代码为: from selenium import webdriver import unittest class Test(unit

一.python并发编程之多线程 1.threading模块 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口,二者在使用层面,有很大的相似性,因而不再详细介绍 1.1 开启线程的两种方式(同Process) 方式一 from threading import Thread import time def sayhi(name): time.sleep(2) print('%s say hello' %name) if __name__ == '__main__': t=Th