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python多线程代码，我想让系统一边采集数据一边处理python多线程怎样弄

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1，我想让系统一边采集数据一边处理python多线程怎样弄查一下生产者消费者模式 ， python的生产者消费者模式的框架，在框架上改改应该就可以满足你的需求 。
2，python多线程有几种实现方法基本上有两种，第一种是继承Thread类，然后重写run方法，来实现新线程类的创建 。第二种是写一个类实现Runnable（）接口，然后将这个类传给一个Thread对象来创建线程对象 。这两种方法本质是一样的 。因为Thread类也实现了Runnable接口 。python 的gil规定每个时刻只能有一个线程访问python虚拟机，所以你要用python的多线程来做计算是很不合算的，但是对于io密集型的应用，例如网络交互来说，python的多线程还是非常给力的 。如果你是一个计算密集型的任务，非要用python来并行执行.【python多线程代码，我想让系统一边采集数据一边处理python多线程怎样弄】
3，Python并发编程之创建多线程的几种方法Django: Py Web应用开发框架Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架Flask：一个用Py编写的轻量级Web应用框架Cubes：轻量级Py OLAP框架Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Py框架Pulsar：Py的事件驱动并发框架Web2py：全栈式Web框架Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Py框架Dpark：Py版的SparkBuildbot：基于Py的持续集成测试框架Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架Bottle: 微型Py Web框架Tornado：异步非阻塞IO的Py Web框架webpy: 轻量级的Py Web框架Scrapy：Py的爬虫框架谁说python多线程支持不好，比起ruby ， 比起perl，好的不要太多 。python有很多实现多线程的方法：1.挂锁2.queue 队列3.信号机也可以自己构建循环缓冲区我自己总结的构建线程的一些思路：抽象出共享空间，就是读线程和写线程均要访问的那块区域--临界区域 ， 在这个对象里面设置读方法和写方法，并挂锁，也就说不能有2个或者2个以上的线程同时操作共享区域 ， 挂锁 的时候注意死锁问题 。这就是基本的线程同步了，如果要加上缓冲就要考虑记录每个线程操作到什么位置，就是位置信息 。代码不贴了 ， 看我blog里面有几个写python的http://hi.baidu.com/linuxbird只要记得几个思路就可以了
4，python多线程与多进程的概念与区别1.什么是线程？线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位（程序执行流的最小单元） 。它被包含在进程之中 ， 是进程中的实际运作单位 。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务 。一个标准的线程由线程ID ， 当前指令指针(PC)，寄存器集合和堆栈组成 。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源 。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行 。由于线程之间的相互制约 ， 致使线程在运行中呈现出间断性 。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态 。就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机;运行状态是指线程占有处理机正在运行;阻塞状态是指线程在等待一个事件(如某个信号量)，逻辑上不可执行 。每一个程序都至少有一个线程，若程序只有一个线程，那就是程序本身 。线程是程序中一个单一的顺序控制流程 。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位 。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程 。2.什么是进程？进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础 。在早期面向进程设计的计算机结构中 ， 进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器 。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体 。里面包含对各种资源的调用 ， 内存的管理，网络接口的调用等 。。。对各种资源管理的集合 就可以称为 进程3.线程和进程的区别（1）线程共享内存空间；进程的内存是独立的（2）同一个进程的线程之间可以直接交流；两个进程想通信，必须通过一个中间代理来实现（3）创建新线程很简单； 创建新进程需要对其父进程进行一次克?。?）一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程；但是进程只能操作子进程（5）改变主线程（如优先权），可能会影响其它线程；改变父进程，不影响子进程5，python多线程几种方法实现Python进阶(二十六)-多线程实现同步的四种方式临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源，典型例子就是打印机 ， 它一次只能被一个程序用来执行打印功能，因为不能多个线程同时操作，而访问这部分资源的代码通常称之为临界区 。锁机制threading的Lock类 ， 用该类的acquire函数进行加锁，用realease函数进行解锁import threadingimport timeclass Num:def __init__(self):self.num = 0self.lock = threading.Lock()def add(self):self.lock.acquire()#加锁，锁住相应的资源self.num += 1num = self.numself.lock.release()#解锁 ， 离开该资源return numn = Num()class jdThread(threading.Thread):def __init__(self,item):threading.Thread.__init__(self)self.item = itemdef run(self):time.sleep(2)value = http://www.lisdn.com/mnsj/hhwd/n.add()#将num加1，并输出原来的数据和+1之后的数据print(self.item,value)for item in range(5):t = jdThread(item)t.start()t.join()#使线程一个一个执行12345678910111213141516171819202122232425262728当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态 。每次只有一个线程可以获得锁 。如果此时另一个线程试图获得这个锁 ， 该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念） 。直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后 ， 锁进入“unlocked”状态 。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态 。信号量信号量也提供acquire方法和release方法，每当调用acquire方法的时候 ， 如果内部计数器大于0，则将其减1，如果内部计数器等于0，则会阻塞该线程，知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置 。import threadingimport timeclass Num:def __init__(self):self.num = 0self.sem = threading.Semaphore(value = 3)#允许最多三个线程同时访问资源def add(self):self.sem.acquire()#内部计数器减1self.num += 1num = self.numself.sem.release()#内部计数器加1return numn = Num()class jdThread(threading.Thread):def __init__(self,item):threading.Thread.__init__(self)self.item = itemdef run(self):time.sleep(2)value = n.add()print(self.item,value)for item in range(100):python 的gil规定每个时刻只能有一个线程访问python虚拟机，所以你要用python的多线程来做计算是很不合算的，但是对于io密集型的应用，例如网络交互来说，python的多线程还是非常给力的 。如果你是一个计算密集型的任务 ， 非要用python来并行执行.

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