python多线程

信号灯模拟 from multiprocessing import Process , Event import time # 事件通过is_set()的bool值表示e.wait()的阻塞状态 # True为非阻塞状态，False为阻塞状态 # 使用set()，把is_set()变成True，变为非阻塞状态 # 使用clear()，把is_set()变成False，变为阻塞状态 def tra ( e ) : print ( '绿灯亮' ) e . set ( ) while 1 : # 非阻塞状态，代表绿灯亮 if e . is_set ( ) : time . sleep ( 2 ) print ( '红灯亮' ) e . clear ( ) # 阻塞状态，代表红灯亮 else : time . sleep ( 2 ) print ( '绿灯亮' ) e . set ( ) def Car ( i , e ) : e . wait ( ) print ( '第%s辆车过去了' % i ) if __name__ == '__main__' : e = Event ( ) traffic_light = Process ( target = tra , args = ( e , ) ) traffic_light . start ( ) for i in range ( 50

正则表达式 30分钟正则表达式 python中对于正则表达式使用re模块处理 因为python本身也用 \ 转义，所以可以在字符串前使用 r 前缀，这样就不用考虑转义问题了。 match() match()方法判断是否匹配成功，然会一个match()对象，否则返回None。 import re test = '字符串' if re.match(r'正则表达式',test): print('ok') else: print('failed') split() re模块中的split([正则表达式],[字符串])方法可以使用正则表达式分割字符串，返回值为分割后的字符串字典。 ()括号分组 使用 () 可以提取分组， ^(\d{3})-(\d{3,8})$ 前后为两个组，可以直接从匹配后的字符串中提取出两部分内容。 如果正则表达式中定义了组，那么就可以在match()对象中使用group()方法提取字符串。 group(0)为源字符串，group(1)为第一个子串，group(2)为第二个子串。 compile() 如果一个正则表达式需要重复使用，那么应该预编译该正则表达式。 re.compile([正则表达式]) 方法用于预编译正则表达式。 多线程 任何进程默认都会启动一个线程，这个线程被称为主线程，主线程又可以启动新的线程。 threading模块中的 current_thread(

线程与进程 1.1 简介 说到线程就不得不提与之相关的另一概念：进程，那么什么是进程？与线程有什么关系呢？简单来说一个运行着的应用程序就是一个进程，比如：我启动了自己手机上的网易云音乐播放器，这就是一个进程，然后我随意点了一首歌曲进行播放，此时酷猫启动了一条线程进行音乐播放，听了一部分，我感觉歌曲还不错，于是我按下了下载按钮，此时网易云音乐又启动了一条线程进行音乐下载，现在网易云同时进行着音乐播放和音乐下载，此时就出现了多线程，音乐播放线程与音乐下载线程并行运行，说到并行，你一定想到了并发吧，那并行与并发有什么区别呢？并行强调的是同一时刻，并发强调的是一段时间内。 线程是进程的一个执行单元，一个进程中至少有一条线程，进程是资源分配的最小单位，线程是 CPU 调度的最小单位。 线程一般会经历新建（New）、就绪（Runnable）、运行（Running）、阻塞（Blocked）、死亡（Dead）5 种状态，当线程被创建并启动后，并不会直接进入运行状态，也不会一直处于运行状态，CPU 可能会在多个线程之间切换，线程的状态也会在就绪和运行之间转换。 1.2 python多线程与多进程模块 Python 提供了 _thread（Python3 之前名为 thread ） 和 threading 两个线程模块。_thread 是低级、原始的模块，threading 是高级模块，对

本来是想用ｔｈｒｅａｄ来着，结果在开始导入ｔｈｒｅａｄ模块的时候就掉坑了 好气哦，ubuntu 环境下打开ｐｙｃｈａｒｍ搜索这个模块竟然找不到！！！ 于是我换源，参考这篇博客： https://blog.csdn.net/IAMoldpan/article/details/78544598 结果还是不行T_T 我输了，去找答案，于是乎网上说ｐｙｔｈｏｎ3里面已经把ｔｈｒｅａｄ取代了… Python 为啥不建议使用 thread模块? 于是换成threading threading有比thread更好的线程管理和解决方法 搜索pythreading，直接成功，废了我一个小时时间 ×_× 55555 教程参考大神的文章： Python多线程编程(一）：threading 模块 Thread 类的用法详解 python：threading.Thread类的使用详解 下面是我学习的代码，实现了如下功能： 1、建立了两个子线程 2、主线程和子线程分别按照时间顺序打印数字i，得到三组不同输出 3、使用time类获得延时操作 4、使用相关线程方法使得主线程和线程2必须在线程1执行结束以后才执行 代码如下： #!/usr/bin/python #encoding:utf-8 # import time import threading def function(): for i in range

多线程编程 多线程编程可以将任务划分成多个执行流，每个执行流都有一个指定要完成的任务，这些子任务可能需要计算出中间结果，然后合并为最终的输出结果。 进程 有时称为重量级进程 线程 有时候称为轻量级进程，可以将它们认为是在一个主进程或“主线程”中 并行运行 的一些“迷你进程”。一个进程中的各个线程与主线程 共享同一片数据空间 。每个新进程都拥有自己的内存和数据栈等，只能采用进程间通信（ IPC ）的方式共享信息。 全局解释器锁 要想在python中使用多线程编程，必须要知道全局解释器锁的概念。 内存中可以有许多程序，但是在任意给定时刻只能有一个程序在运行。同理，尽管python解释器中可以运行多个线程，但是在 任意给定时刻只有一个线程会被解释器执行 。 这个是由全局解释器锁（GIL）控制的，保证只能有一个线程在运行，它在多线程环境中的执行方式如下。 设置GIL 切换进一个线程去运行 执行操作 把线程设置回睡眠状态（切换出线程） 解锁GIL 重复上述步骤 python多线程模块 包括thread、threading、queue模块等。 thread模块提供了基本的线程和锁定支持； threading模块提供了更高级别、功能更全面的线程管理； queue模块创建一个队列数据结构，用于在多线程之间进行共享。 提示： 避免使用thread模块 python由于GIL的限制，多线程更适合于I

本文主要是我最近复习Java基础原理过程中写的Java基础学习总结。Java的知识点其实非常多，并且有些知识点比较难以理解，有时候我们自以为理解了某些内容，其实可能只是停留在表面上，没有理解其底层实现原理。 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。笔者之前对每部分的内容 对做了比较深入的学习以及代码实现，基本上比较全面地讲述了每一个Java基础知识点，当然可能有些遗漏和错误，还请读者指正。 更多关于Java后端学习的内容请到我的CSDN博客上查看： https://blog.csdn.net/a724888 Java基础学习总结 每部分内容会重点写一些常见知识点，方便复习和记忆，但是并不是全部内容，详细的内容请参见具体的文章地址。 面向对象三大特性 继承：一般类只能单继承，内部类实现多继承，接口可以多继承 封装：访问权限控制public > protected > 包 > private 内部类也是一种封装 多态：编译时多态，体现在向上转型和向下转型，通过引用类型判断调用哪个方法（静态分派）。 运行时多态，体现在同名函数通过不同参数实现多种方法（动态分派）。 基本数据类型 基本类型位数，自动装箱，常量池 例如byte类型是1byte也就是8位，可以表示的数字是-128到127，因为还有一个0，加起来一共是256，也就是2的八次方。 32位和64位机器的int是4个字节也就是32位

一：什么是进程 　　一个程序执行时的实例被称为一个进程。 　　每个进程都提供执行程序所需的资源。 一个进程有一个虚拟地址空间、可执行代码、对系统对象的开放句柄、一个安全上下文、一个独特的进程标识符、环境变量、一个优先级类、最小和最大工作集大小，以及至少一个执行线程。 每个进程以一个线程开始，通常称为主线程，但可以从它的任何线程创建额外的线程。 　　程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。 二：有了进程为什么还要线程？ 进程有很多优点，它提供了多道编程，让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源，可以提高计算机的利用率。很多人就不理解了，既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的，主要体现在两点上： 进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了。 进程在执行的过程中如果阻塞，例如等待输入，整个进程就会挂起，即使进程中有些工作不依赖于输入的数据，也将无法执行。 一个操作系统就像是一个工厂，工厂里面有很多个生产车间，不同的车间生产不同的产品，每个车间就相当于一个进程，且你的工厂又穷，供电不足，同一时间只能给一个车间供电，为了能让所有车间都能同时生产

DBUtils DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块。 此连接池有两种连接模式： 一、独立线程 模式一：为每个线程创建一个连接。线程即使调用了close方法，也不会关闭，只是把连接重新放到连接池，供自己线程再次使用。当线程终止时，才会将连接自动关闭。 但这种方法：一方面可能线程数特别多。不可控，需要控制线程 ；另一方面，每个线程要运行结束才能自动关闭，占有资源。 POOL = PersistentDB ( creator = pymysql , # 使用链接数据库的模块 maxusage = None , # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制 setsession = [ ] , # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."] ping = 0 , # ping MySQL服务端，检查是否服务可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always (一般情况下，使用4就可以) closeable = False , # <一般不会改>，如果为False时

threading 模块 threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。 threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。 Thread类提供了以下方法: run(): 用以表示线程活动的方法。 start():启动线程活动。 join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。 isAlive(): 返回线程是否活动的。 getName(): 返回线程名。 setName(): 设置线程名。 Thread构造器 在线程里，传递参数有三种方法： 使用元组传递 threading.Thread(target=方法名，args=(参数1,参数2, ...)) 使用字典传递 threading.Thread(target=方法名, kwargs={"参数名": 参数1, "参数名": 参数2, ...}) 混合使用元组和字典 threading.Thread(target=方法名，args=（参数1, 参数2, ...）,

线程同步、锁 如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。 考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。 锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。 import threading import time class myThread(threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): print