pool = redis.ConnectionPool(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT,max_connections=3,password=REDIS_PASSWORD) redis = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

并发编程前言: 1.网络应用 1)爬虫 直接应用并发编程: 2)网络框架 django flask tornado 源码-并发编程 3)socketserver 源码-并发编程 2.运维领域 1)自动化开发-运维开发(机器的批量管理,任务的批量执行等) 一.操作系统/应用程序 a.硬件 - 硬盘 - CPU - 主板 - 显卡 - 内存 - 电源 . . . . . . b.装系统(软件) - 系统就是一个由程序员写出来的软件,该软件用于控制计算机的硬件,让他们之间进行相互配合. c.安软件(安

上一篇文章介绍了生产消费者模式与python+redis实例运用(基础篇),但是依旧遗留了一个问题,就是如果消费者消费的速度跟不上生产者,依旧会浪费我们大量的时间去等待,这时候我们就可以考虑使用多进程去解决这个问题.举一个类似上面厨师做菜的例子,厨师上菜速度又快又多,你一个人吃不完,怎么办?那就可以请几个朋友帮你一起吃!这就是我们今天要讲的多进程和协程. 先说说多进程和协程的好处,它可以最大的利用你cpu的资源和网络带宽,这样可以充分的节省程序消费的时间.在生产消费者模式中引入多进程和协程之前我

from threading import Thread from werkzeug.local import Local local = Local()#实例化一个线程隔离对象 request = ' class MyThread(Thread): def run(self): global request request = 'abc' print('子线程',request) mythread = MyThread() mythread.start() mythread.join() pr

python + redis 实现简单的消息订阅 订阅端 import redis from functools import wraps class Subscribe: def __init__(self, channel: str, **kwargs): self.coon = redis.StrictRedis(**kwargs) self.channel = channel self.registerd = list() self.course = self.coon.pubsub()

1. 计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决, 上下文机制就是这句话的体现. 2. 如果一次封装解决不了问题,那就再来一次 上下文:相当于一个容器,保存了Flask程序运行过程中的一些信息 源码:flask/ctx.py 请求上下文:Flask从客户端收到请求时,要让视图函数能访问一些对象,这样才能处理请求,要想让视图函数能够访问请求对象,一个显而易见的方式是将其作为参数传入视图函数,不过这会导致程序中的每个视图函数都增加一个参数,除了访问请求对象,如果视图函数在处理请求时

redis 支持的数据结构比较丰富,自制一个锁也很方便,所以极少提到其原生锁的方法.但是在单机版redis的使用时,自带锁的使用还是非常方便的.自己有车还打啥滴滴顺风车是吧,本篇主要介绍redis-py模块中原生锁lock的相关方法. 使用场景: 多线程资源抢占 关键变量锁定 防止重复执行代码 基本使用 lock使用 ubuntu 安装redis apt install redis-server 安装python redis-py模块 pip install redis 普通使用 import

ThreadLocal是什么 早在JDK 1.2的版本中就提供java.lang.ThreadLocal,ThreadLocal为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路.使用这个工具类可以很简洁地编写出优美的多线程程序. 当使用ThreadLocal维护变量时,ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本,所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本. 从线程的角度看,目标变量就象是线程的本地变量,这也是类名中"Local"所要表达的意

python之线程.进程和协程 目录: 引言 一.线程 1.1 普通的多线程 1.2 自定义线程类 1.3 线程锁 1.3.1 未使用锁 1.3.2 普通锁Lock和RLock 1.3.3 信号量(Semaphore) 1.3.4 事件(Event) 1.3.5 条件(condition) 1.3 全局解释器锁(GIL) 1.4 定时器(Timer) 1.5 队列 1.5.1 Queue:先进先出队列 1.5.2 LifoQueue:后进先出队列 1.5.3 PriorityQueue:优先级队

针对windows操作系统. redis安装: 微软操作系统下,需下载github下面的开源项目,redis网站地址可以找到,直接解压即可. cmd到指定目录,输入下方命令,启动redis服务. redis-server.exe redis.windows.conf 测试服务,再次打开一个cmd窗口,启动客户端命令行工具. redis-cli.exe 添加一个键值. set test "hello world" python安装: 可以下载解压包,再添加系统环境变量,将解压目录添加到系

python/进程线程的总结 一.进程和线程的描述: 进程:最小的资源管理单位 线程:最小的执行单位 执行一个进程时就默认执行一个线程(主线程) 进程和线程的工作方式: 串行: 假如共有A.B.C任务, 串行的执行流程是第一个执行A任务,A任务执行完毕后再执行B任务,B任务执行完毕后最后执行C任务. 并发: 假如共有A.B.C任务,并行的执行流程是执行A任务一段时间,切换成B任务执行一段时间,在切换到C任务,直到A.B.C三个任务都执行完毕. 并行: 假如共有A.B.C任务,并发的执行流程是同一

首先关于在python中单线程,多线程,多进程对cpu的利用率实测如下: 单线程,多线程,多进程测试代码使用死循环. 1)单线程: 2)多线程: 3)多进程: 查看cpu使用效率: 开始观察分别执行时候cpu的使用效率: 1)单线程执行的时候: 2)多线程执行的时候: 3)多进程执行的时候: 总结: 1)单进程单线程时,对于双核CPU的利用率只能利用一个核,没有充分利用两个核. 2)单进程多线程时,对于双核CPU的来说,虽然两个核都用到的,不过很明显没有充分利用两个核,这里要说一个GIL(全局解

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

目录 进程和线程 Python中的线程 1. Thread类 2. 线程的启动 3. 线程的传参 4. 线程的属性和方法 5. daemon线程和non-daemon线程 6. join方法 7. 定时器Timer 进程和线程 进程:进程是计算机中程序正在执行的实例,是系统进行资源分配和调度的基本单位. 线程:也被称为轻量级进程,是程序执行流的最小单元.一个标准的线程由线程ID,当前指令指针,寄存器集合和堆栈组成. 线程和进程的关系: 现代操作系统中,每一个进程都认为自己独占所有的计算机资源.进

问题 什么是线程? 如何创建.执行线程? 如何使用线程池ThreadPoolExecutor? 如何避免资源竞争问题? 如何使用Python中线程模块threading提供的常用工具? 目录 1. 什么是线程 2. 创建线程 2.1. 守护线程 2.2. 加入线程 3. 多线程 4. 线程池 5. 竞态条件 5.1. 单线程 5.2. 两个线程 5.3. 示例的意义 6. 同步锁 7. 死锁 8. 生产者-消费者模型中的线程 8.1 在生产者-消费者模型中使用锁 8.2 在生产者-消费者模型中使

<python的线程与threading模块> 一 线程的两种调用方式 threading 模块建立在thread 模块之上.thread模块以低级.原始的方式来处理和控制线程,而threading 模块通过对thread进行二次封装, 提供了更方便的api来处理线程. 直接调用:   import threading import time def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数 print("running on number:%s" %num) t

一 python与线程 1.全局解释器锁GIL(用一下threading模块之后再来看~~) 2.python线程模块的选择 二 Threading模块 1.线程创建 2.多线程与多进程 3.多线程实现socket 4.Thread类的其他方法 join方法: 5.守护线程 三 锁 1.GIL锁(Global Interpreter Lock) 2.同步锁 GIL VS Lock GIL锁与互斥锁综合分析 互斥锁与join的区别(重点) 3.死锁与递归锁 一 python与线程 1.全局解释器锁

1.线程: 一个进程可以有多个线程,共享一个进程的资源: 2.进程线程的区别:  进程是资源分配的最小单位,线程是程序执行的最小单位 3.python中线程模块threading, 提供的类: Thread, Lock, Rlock, Semaphore, Event, 等等 4.线程的创建方式 # 第一种 # from threading import Thread # def f1(s): # print('我是%s' % s) # def f2(s): # print('我是%s' % s

背景 开工前我就觉得有什么不太对劲,感觉要背锅.这可不,上班第三天就捅锅了. 我们有个了不起的后台程序,可以动态加载模块,并以线程方式运行,通过这种形式实现插件的功能.而模块更新时候,后台程序自身不会退出,只会将模块对应的线程关闭.更新代码再启动,6 得不行. 于是乎我就写了个模块准备大展身手,结果忘记写退出函数了,导致每次更新模块都新创建一个线程,除非重启那个程序,否则那些线程就一直苟活着. 这可不行啊,得想个办法清理呀,要不然怕是要炸了. 那么怎么清理呢?我能想到的就是两步走: 找出需要清理

Python之线程 线程 本节目录 一 背景知识 二 线程与进程的关系 三 线程的特点 四 线程的实际应用场景 五 内存中的线程 六 用户级线程和内核级线程(了解) 七 python与线程 八 Threading模块 九 锁 十 信号量 十一 事件Event 十二 条件Condition(了解) 十三 定时器(了解) 十四 线程队列 十五 Python标准模块--concurrent.futures 1.进程 之前我们已经了解了操作系统中进程的概念,程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系

Python redis 简单介绍 1.安装 终端输入: pip(or)pip3.6 install redis 安装成功 2.哈哈,发现我并没有redis服务可以访问,所以到这里,在本机安装了redis 服务 安装方法:http://www.runoob.com/redis/redis-install.html 并完成配置. 3.导入redis及操作 # FileName : pyRedis_practice.py # Author : Adil # DateTime : 2018/7/26