python多线程并发

Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。 所以我结合自己的面试经历以及各大厂的面试题库，准备了 170 道 2019 年最新的 Python 面试题解析，很多老旧的问题已经帮你剔除，直接看这份最新的即可。让你最短时间内掌握核心知识点，更高效的搞定 Python 面试！ 点击查看全部答案：https://gitchat.csdn.net/activity/5cf8ca61da0c2c41ee4697ff?utm_source=blog0715 语言特性 1.谈谈对 Python 和其他语言的区别 2.简述解释型和编译型编程语言 3.Python 的解释器种类以及相关特点？ 4.说说你知道的Python3 和 Python2 之间的区别？ 5.Python3 和 Python2 中 int 和 long 区别？ 6.xrange 和 range 的区别？ 编码规范 7.什么是 PEP8? 8.了解 Python 之禅么？ 9.了解 docstring 么？ 10.了解类型注解么？ 11.例举你知道 Python 对象的命名规范，例如方法或者类等 12.Python 中的注释有几种？ 13

进程创建的两个方式 # 开启进程的第一种方式：永远先执行主进程的代码 # 多线程模块导入进程 from multiprocessing import Process # 导入时间模块 import time # 定义一个task函数，name函数 def task(name): """ 主进程 :param name: :return: """ # 输出xx is running print(f'{name} is running') # 睡2秒 time.sleep(2) # 输出xx is gone print(f'{name} is gone') # 在本模块执行此方法 if __name__ == '__main__': # 在Windows环境下，开启进程必须在__name__ == '__main__'下面 # 开启子进程的命令 # 创建一个进程对象p target=task目标是task函数,args=('zs',) 给name赋值zs p = Process(target=task,args=('zs',)) # 元祖的形式 # 开启一个子进程 start() 开启命令 p.start() # 子进程会copy主进程的初始资料 相当于同时开启子进程和主进程 # 这个信号操作系统接收到之后，会在内存中开辟一个子进程空间，然后再将主进程上所有数据copy加载到子进程，

Python爬虫+简易词云的制作 写在前面 再识Python 简介： 应用场景： Python命令行执行： 基本语法： 连接数据库： Python爬虫 主要步骤： 第一种爬虫：urllib基本库+Beautiful Soup urllib Beautiful Soup 第二种爬虫：Scrapy+xpath Scrapy xpath 简易词云 写在前面 这篇博客是我在大连参加实训时所作，大部分内容为课堂知识记录，也有自己遇到的问题及解决方法，记下来方便自己查阅，也和大家一起学习ヽ(ﾟ∀ﾟ)ﾒ(ﾟ∀ﾟ)ﾉ 。 我用的python版本：python-3.7.4 使用的IDE：PyCharm 再识Python 简介： Python是荷兰人Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言（TAT）。89年出现第一个版本，比java早诞生，但是没火，因为是脚本语言，解释执行，运行慢。它的优点是代码量极少，算法入库，跨平台，多用于解决算法问题，是面向对象解释型的编程语言，定位是“优雅”、“明确”、“简单”。 ps：AWS亚马逊云服务是最顶尖的云服务。py可以在云服务器上运行，在硬件上弥补运行慢的问题。 其他缺点： GIL（Global Interpreter Lock）全局解释器锁，这是一种防止多线程并发执行机器码的互斥锁

进程创建的两个方式 # 开启进程的第一种方式：永远先执行主进程的代码 # 多线程模块导入进程 from multiprocessing import Process # 导入时间模块 import time # 定义一个task函数，name函数 def task(name): """ 主进程 :param name: :return: """ # 输出xx is running print(f'{name} is running') # 睡2秒 time.sleep(2) # 输出xx is gone print(f'{name} is gone') # 在本模块执行此方法 if __name__ == '__main__': # 在Windows环境下，开启进程必须在__name__ == '__main__'下面 # 开启子进程的命令 # 创建一个进程对象p target=task目标是task函数,args=('zs',) 给name赋值zs p = Process(target=task,args=('zs',)) # 元祖的形式 # 开启一个子进程 start() 开启命令 p.start() # 子进程会copy主进程的初始资料 相当于同时开启子进程和主进程 # 这个信号操作系统接收到之后，会在内存中开辟一个子进程空间，然后再将主进程上所有数据copy加载到子进程，

1、 __new__.__init__区别，如何实现单例模式，有什么优点 __new__是一个静态方法，__init__是一个实例方法 __new__返回一个创建的实例，__init__什么都不返回 __new__返回一个cls的实例时后面的__init__才能被调用 当创建一个新实例时调用__new__，初始化一个实例时调用__init__ 2、深浅拷贝 浅拷贝只是增加了一个指针指向一个存在的地址，而深拷贝是增加一个指针并且开辟了新的内存，这个增加的指针指向这个新的内存，采用浅拷贝的情况，释放内存，会释放同一内存，深拷贝就不会出现释放同一内存的错误 3、HTTP/IP相关协议，分别位于哪层 http协议是超文本传输协议，http协议是基于TCP/IP通信协议来传递数据 http协议工作与c/s架构上，浏览器作为http的客户端通过URL向http服务端即web服务器发送所用请求。web服务器收到所有请求后，向客户端发送响应信息， http特点是短连接，无状态 地址栏键输入URL，按下回车之后经历了什么？ 1.浏览器向DNS服务器请求解析该URL中的域名所对应的IP地址 2.解析出IP地址后，根据IP地址和默认端口80，和服务器建立TCP连接 3.浏览器发出读取文件的http请求，该请求报文作为TCP三次握手的第三个报文的数据发送给服务器 4.服务器对浏览器请求做出响应

" 目录 一、全局解释器锁GIL 二、Python线程模块的选择 三、线程的创建 三、锁机制 四、信号量 五、事件 六、条件 七、定时器 八、线程队列 九、线程池 补充：线程安全 import threading obj = threading.local()# local():可实现，多线程操作某一数据，不会出现数据混乱的情况# 原理：空间换时间 def add(i): obj.n = i print(i, obj.n, threading.current_thread().ident) for i in range(20): th = threading.Thread(target=add, args=(i,)) th.start() 一、全局解释器锁GIL Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中同时只有一个线程在执行。虽然Python解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行. 对于Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制，正是这个锁保证了同一时刻只有一个线程在运行. 同一时间点，GIL只允许同一个进程中的一个线程访问cpu，即CPython解释器中没有真正的线程并行，只有进程可以实现。故I/O操作多时，使用多线程最好；计算密集时，使用多进程最好。 在多线程环境中

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/232 " 目录 一、全局解释器锁GIL 二、Python线程模块的选择 三、线程的创建 三、锁机制 四、信号量 五、事件 六、条件 七、定时器 八、线程队列 九、线程池 补充：线程安全 import threading obj = threading.local()# local():可实现，多线程操作某一数据，不会出现数据混乱的情况# 原理：空间换时间 def add(i): obj.n = i print(i, obj.n, threading.current_thread().ident) for i in range(20): th = threading.Thread(target=add, args=(i,)) th.start() 一、全局解释器锁GIL Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中同时只有一个线程在执行。虽然Python解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行. 对于Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制，正是这个锁保证了同一时刻只有一个线程在运行. 同一时间点，GIL只允许同一个进程中的一个线程访问cpu，即CPython解释器中没有真正的线程并行，只有进程可以实现。故I

线程：操作系统进行运算调度的最小单位，是一串单一顺序指令的集合。在python中的线程是C语言原生线程（操作系统），由操作系统管理。 　　由于GIL的存在，使任何时刻同一进程里只能有一个线程正在运行。 　　python里是不能多线程并发的，无论cpu是多少核的！ python 线程知识点： （1）线程的创建 ： 　　方法一 import threading，time def run(n): print(n, 'start',threading.get_ident) time.sleep(1) print(n, 'done') t = threading.Thread(target=run, args=(i,2)) t.start() print(threading.current_thread()) 　　方法二 import threading,time class Mythread(threading.Thread): def __init__(self,n): super(Mythread, self).__init__() self.n = n def run(self): print("xxxx %s"%self.n) t1= Mythread('t1') t2= Mythread('t2') t1.start() t2.start() 　　 （2）线程锁： import

协程 协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。 协程的概念很早就提出来了，但直到最近几年才在某些语言（如Lua）中得到广泛应用。 子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。 所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。 子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。 协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。 线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员。 协程可以被认为是一种用户空间线程，与传统的抢占式线程相比，有2个主要的优点： 与线程不同，协程是自己主动让出CPU，并交付他期望的下一个协程运行，而不是在任何时候都有可能被系统调度打断。因此协程的使用更加清晰易懂，并且多数情况下不需要锁机制。 与线程相比，协程的切换由程序控制，发生在用户空间而非内核空间，因此切换的代价非常的小。 某种意义上，协程与线程的关系类似与线程与进程的关系，多个协程会在同一个线程的上下文之中运行。 协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保存状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程

线程编程(Thread) 什么是线程 线程被称为轻量级的进程 线程也可以使用计算机多核资源,是多任务编程方式 线程是系统分配内核的最小单元 线程可以理解为进程的分支任务 线程特征 一个进程中可以包含多个线程 线程也是一个运行行为,消耗计算机资源 一个进程中的所有线程共享这个进程的资源 多个线程之间的运行互不影响各自运行 线程的创建和销毁耗资源小于进程 各个进程也有自己的ID等特征 threading模块创建线程 创建线程对象 from threading import Thread t = Thread() 功能：创建线程对象 参数：target 绑定线程函数 args 元组 给线程函数位置传参 kwargs 字典 给线程函数键值传参 启动线程 t.start() 回收线程 t.join([timeout]) 线程基础使用示例: 1 import threading 2 from time import sleep 3 import os 4 5 a = 1 6 7 # 线程函数 8 def music(): 9 global a 10 print("a = ",a) 11 a = 10000 12 for i in range(3): 13 sleep(2) 14 print(os.getpid(),"播放: 葫芦娃") 15 16 # 线程对象 17 t = threading