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  • python 多线程并发

    千次阅读 2016-09-08 10:40:47
    python 多线程并发
    已经学习python一段时间了,突然看到网上有说用python做并发测试的,在网上看了一些博客,感觉不明觉厉(完全不知道原理)。
    
    
    后来在 点击打开链接 跟着案例运行了好几次,感觉就是一个大写的蒙逼啊!!!完全看不懂/(ㄒoㄒ)/~~。 
    
    
    还好网上的大神很多,接着搜索了几个好的博客结合‘菜鸟教程’的案例,终于看到了一点曙光O(∩_∩)O~~。
    
    
     好了,说了这么多,总结一下: 使用Threading模块创建线程,直接从threading.Thread继承,然后重写__init__方法和run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 
    
    
    在使用join的时候一定要引用线程,如: 
    threads = [] for i in range(5): 	
            # 创建新线程(调用方法)  	
            t = ThreadImpl()
     	# 开启线程
    	t.start()
    	# 把线程加入threads中
    	threads.append(t)
      for k in threads:
            # 等待线程完成
            k.join()
    看下面的代码:
    # coding=utf-8
    import threading
    import time
    
    
    class ThreadImpl(threading.Thread):# 继承父类threading.Thread
        def __init__(self):
            threading.Thread.__init__(self)
    
        # 重写 run方法
        def run(self):
            self.test()
    
        # 要测试的逻辑代码
        def test(self):
            print "test"+time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
            x = 0
            for i in range(10):
                x += i*i
                time.sleep(1)
                print 'x='+str(x) + '; ' + time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    
    if __name__ == '__main__':
        # 定义线程数
        thread_count = 100
        # 定义线程集
        threads = []
        for i in range(5):
            # 创建新线程
            t = ThreadImpl()
            # 开启线程
            t.start()
            # 把线程加入threads中
            threads.append(t)
        for t in threads:
            # 等待线程完成
            t.join()
        print 'end:'+time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())

    
    
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  • python多线程并发

    2019-09-14 00:00:51
    python多线程并发 遍历数据库,然后查询历史记录,然后分析 数据查询100ms,这时需要3分钟,加了并发处理后,需要1.2分钟 后来数据库加了索引,需要6秒就可以了, 总结:加索引能带来30倍的优化。 并发又花...

     

    python多线程并发

    遍历数据库,然后查询历史记录,然后分析

     

    数据查询100ms,这时需要3分钟,加了并发处理后,需要1.2分钟

     

    后来数据库加了索引,需要6秒就可以了,

    总结:加索引能带来30倍的优化。

    并发又花了2倍多。

     

    如果数据只有网络并发,则多线程加速效果明显

    更新股票信息,原来需要57s,现在需要6s。

    展开全文
  • 主要介绍了python多线程并发实例及其优化,threading是扩展模块,在thread的基础上进行了封装及改进。所以只需要使用threading这个模块就能完成并发的测试,需要的朋友可以参考下
  • 主要介绍了python多线程并发及测试框架案例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • python多线程并发测试

    2020-03-16 16:45:03
    python多线程并发测试 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import threading import time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread def __init__(self, threadID...

    python多线程并发测试

    # encoding: UTF-8
     
    import threading
    import time
     
    exitFlag = 0
     
    class myThread (threading.Thread):   #继承父类threading.Thread
        def __init__(self, threadID, name, counter):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.threadID = threadID
            self.name = name
            self.counter = counter
        def run(self):                   #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数 
            print("Starting " + self.name)
            print_time(self.name, self.counter, 1)      # 这里的最后一个参数1是指循环次数(1次)
            print("Exiting " + self.name)
     
    def print_time(threadName, delay, counter):
        while counter:
            if exitFlag:
                (threading.Thread).exit()
            time.sleep(delay)
            print("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
            counter -= 1
     
    # 创建新线程
    thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
    thread2 = myThread(2, "Thread-2", 1)
     
    # 开启线程
    i = 0
    for i in range(5):                                       #  这里的range(5)是指线程数(5个)
    	print("第{}次执行".format(i))
    	myThread(1, "Thread-1", 1).start()
    	# thread1.start()
    	# thread2.start()
    	
     
    print("Exiting Main Thread")
    
    展开全文
  • Python多线程并发教程

    千次阅读 2018-12-19 11:39:18
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  • python多线程并发让两个LED同时亮

    千次阅读 2017-05-17 20:53:42
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  • python多线程并发学习

    千次阅读 2017-07-28 06:49:33
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  • 3种方式实现python多线程并发处理

    千次阅读 2018-12-22 12:30:28
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  • http://oldboy.blog.51cto.com/2561410/1225021
  • 主要介绍了Python多进程并发与多线程并发编程,结合实例形式总结分析了Python编程中的多进程并发与多线程并发相关概念、使用方法与操作注意事项,需要的朋友可以参考下
  • python 多进程并发与多线程并发总结

    千次阅读 2017-05-22 18:41:27
    Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发(异步IO本文不涉及)。概念上来说,多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便;...
  • 主要介绍了如何使用Python多线程测试并发漏洞,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • Python多线程与高并发

    万次阅读 2018-02-28 23:42:38
    主要讲解了关于Python多线程的一些例子和高并发的一些应用场景# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: Clarence # @Date: 2018-02-28 20:39:31 # @Last Modified by: Clarence # @Last Modified time: 2018-02-28 23:29...

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