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python两个函数并发 python 两个%d

并发IT技术

Python 多线程并发控制问题python线程有两种,类或者函数
后者很简单,就跟pthread一样用啊 。
不要打印就好了，或者你自己维护一个print加个自旋锁
第三个从但是开始就没看懂
既然要加print那一定要加锁了，否则是没办法
既然你想搞一个控制线程，那就由它来打印咯
python高并发怎么解决某个时间段内，数据涌来 ， 这就是并发 。如果数据量很大，就是高并发
高并发的解决方法：
1、队列、缓冲区
假设只有一个窗口，陆续涌入食堂的人 ， 排队打菜是比较好的方式
所以 ， 排队（队列）是一种天然解决并发的办法
排队就是把人排成 队列，先进先出，解决python两个函数并发了资源使用的问题
排成的队列 ， 其实就是一个缓冲地带，就是 缓冲区
假设女生优先，每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭，这就是 优先队列
例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小顶堆实现）
2、争抢
只开一个窗口，有可能没有秩序 ， 也就是谁挤进去就给谁打饭
挤到窗口的人占据窗口，直到打到饭菜离开
其python两个函数并发他人继续争抢 ， 会有一个人占据着窗口，可以视为锁定窗口，窗口就不能为其他人提供服务了 。
这是一种锁机制
谁抢到资源就上锁，排他性的锁 ， 其他人只能等候
争抢也是一种高并发解决方案，但是，这样可能不好，因为有可能有人很长时间抢不到
3、预处理
如果排长队的原因，是由于每个人打菜等候时间长，因为要吃的菜没有，需要现做，没打着饭不走开，锁定着窗口
食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品，将最爱吃的80%的热门菜，提前做好，保证供应，20%的冷门菜，现做
这样大多数人，就算锁定窗口，也很快打到饭菜走了，快速释放窗口
一种提前加载用户需要的数据的思路，预处理 思想，缓存常用
更多Python知识，请关注：Python自学网?。?
如何在Python中编写并发程序多进程/多线程 Queue
一般来说,在Python中编写并发程序的经验是:计算密集型任务使用多进程,IO密集型任务使用多进程或者多线程.另外,因为涉及到资源共享,所以需要同步锁等一系列麻烦的步骤,代码编写不直观.另外一种好的思路是利用多进程/多线程 Queue的方法,可以避免加锁这样麻烦低效的方式.
现在在Python2中利用Queue 多进程的方法来处理一个IO密集型任务.
假设现在需要下载多个网页内容并进行解析,单进程的方式效率很低,所以使用多进程/多线程势在必行.
python两个函数并发我们可以先初始化一个tasks队列,里面将要存储的是一系列dest_url,同时开启4个进程向tasks中取任务然后执行,处理结果存储在一个results队列中,最后对results中的结果进行解析.最后关闭两个队列.
下面是一些主要的逻辑代码.
# -*- coding:utf-8 -*-
#IO密集型任务
#多个进程同时下载多个网页
#利用Queue 多进程
#由于是IO密集型,所以同样可以利用threading模块
import multiprocessing
def main():
tasks = multiprocessing.JoinableQueue()
results = multiprocessing.Queue()
cpu_count = multiprocessing.cpu_count() #进程数目==CPU核数目
create_process(tasks, results, cpu_count)#主进程马上创建一系列进程,但是由于阻塞队列tasks开始为空,副进程全部被阻塞
add_tasks(tasks) #开始往tasks中添加任务
parse(tasks, results) #最后主进程等待其python两个函数并发他线程处理完成结果
def create_process(tasks, results, cpu_count):
for _ in range(cpu_count):
p = multiprocessing.Process(target=_worker, args=(tasks, results)) #根据_worker创建对应的进程
p.daemon = True #让所有进程可以随主进程结束而结束
p.start() #启动
def _worker(tasks, results):
while True:#因为前面所有线程都设置python两个函数并发了daemon=True,故不会无限循环
try:
task = tasks.get()#如果tasks中没有任务,则阻塞
result = _download(task)
results.put(result)#some exceptions do not handled
finally:
tasks.task_done()
def add_tasks(tasks):
for url in get_urls(): #get_urls() return a urls_list
tasks.put(url)
def parse(tasks, results):
try:
tasks.join()
except KeyboardInterrupt as err:
print "Tasks has been stopped!"
print err
while not results.empty():
_parse(results)
if __name__ == '__main__':
main()
利用Python3中的concurrent.futures包
在Python3中可以利用concurrent.futures包,编写更加简单易用的多线程/多进程代码.其使用感觉和Java的concurrent框架很相似(借鉴?)
比如下面的简单代码示例
def handler():
futures = set()
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=cpu_count) as executor:
for task in get_task(tasks):
future = executor.submit(task)
futures.add(future)
def wait_for(futures):
try:
for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
err = futures.exception()
if not err:
result = future.result()
else:
raise err
except KeyboardInterrupt as e:
for future in futures:
future.cancel()
print "Task has been canceled!"
print e
return result
总结
要是一些大型Python项目也这般编写,那么效率也太低python两个函数并发了.在Python中有许多已有的框架使用,使用它们起来更加高效.
但是自己的一些"小打小闹"的程序这样来编写还是不错的.:)
python用例并发怎么解决python-selenium并发执行测试用例(方法一 各模块每一条并发执行)
总执行代码:
# coding=utf-8
import unittest,os,time
import HTMLTestRunner
import threading
import sys
sys.path.append('C:/Users/Dell/Desktop/CARE/program')#使用编辑器python两个函数并发，要指定当前目录python两个函数并发 ， 不然无法执行第20行代码
def creatsuite():
casedir = []
list = os.listdir(os.path.dirname(os.getcwd()))#获取当前路径python两个函数并发的上一级目录的所有文件夹,这里可以改成绝对路径(要搜索的文件路径)
for xx in list:
if "baidu" in xx:
casedir.append(xx)
suite =[]
for n in casedir:
testunit = unittest.TestSuite()
unittest.defaultTestLoader._top_level_dir = None
#（unittest.defaultTestLoader(): defaultTestLoader()类，通过该类下面的discover()方法可自动更具测试目录start_dir匹配查找测试用例文件（test*.py），
并将查找到的测试用例组装到测试套件 ， 因此可以直接通过run()方法执行discover）
discover = unittest.defaultTestLoader.discover(str(n),pattern='tet_*.py',top_level_dir=None)
for test_suite in discover:
for test_case in test_suite:
testunit.addTests(test_case)
suite.append(testunit)
return suite, casedir
def runcase(suite,casedir):
lastPath = os.path.dirname(os.getcwd())#获取当前路径的上一级
resultDir = lastPath "\\run\\report\\"#报告存放路径
now = time.strftime("%Y-%m-%d %H.%M.%S",time.localtime())
filename = resultDirnow" result.html"
fp = file(filename, 'wb')
proclist=[]
s=0
for i in suite:
runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream=fp,title=str(casedir[s]) u'测试报告',description=u'用例执行情况python两个函数并发：')
proc = threading.Thread(target=runner.run,args=(i,))
proclist.append(proc)
s=s 1
for proc in proclist:
proc.start()
for proc in proclist:
proc.join()
fp.close()
if __name__ == "__main__":
runtmp=creatsuite()
runcase(runtmp[0],runtmp[1])
python 如何同时执行两个函数？没有同时的说法 。要么先一个要么先另外一个 。或者是这个的某一部分 ， 然后是那个的另外一个部分 。
如何使用Python实现并发编程多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具（JS程序员请回避），使用多线程可以有效的利用CPU资源（Python例外） 。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免，尤其是对竞争资源的同步问题 。
然而在python中由于使用了全局解释锁（GIL）的原因 ， 代码并不能同时在多核上并发的运行，也就是说 ， Python的多线程不能并发，很多人会发现使用多线程来改进自己的Python代码后，程序的运行效率却下降了，这是多么蛋疼的一件事呀！如果想了解更多细节，推荐阅读这篇文章 。实际上使用多线程的编程模型是很困难的 ， 程序员很容易犯错，这并不是程序员的错误，因为并行思维是反人类的 ， 我们大多数人的思维是串行（精神分裂不讨论），而且冯诺依曼设计的计算机架构也是以顺序执行为基础的 。所以如果你总是不能把你的多线程程序搞定，恭喜你 ， 你是个思维正常的程序猿：）
Python提供两组线程的接口，一组是thread模块，提供基础的 ， 低等级（Low Level）接口，使用Function作为线程的运行体 。还有一组是threading模块，提供更容易使用的基于对象的接口（类似于Java），可以继承Thread对象来实现线程，还提供了其它一些线程相关的对象，例如Timer，Lock
使用thread模块的例子
import thread
def worker():
"""thread worker function"""
print 'Worker'
thread.start_new_thread(worker)
使用threading模块的例子
import threading
def worker():
"""thread worker function"""
print 'Worker'
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()
或者Java Style
import threading
class worker(threading.Thread):
def __init__(self):
pass
def run():
"""thread worker function"""
print 'Worker'
t = worker()
t.start()
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