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  • 背景:Python 3.5.1,Windows 7我有一个网络驱动器,可以存放大量的文件和目录。我正在尝试编写一个脚本来尽可能快地解析所有这些文件,以找到与RegEx匹配的所有文件,并将这些文件复制到我的本地PC上以供审阅。大约...

    背景:

    Python 3.5.1,Windows 7

    我有一个网络驱动器,可以存放大量的文件和目录。我正在尝试编写一个脚本来尽可能快地解析所有这些文件,以找到与RegEx匹配的所有文件,并将这些文件复制到我的本地PC上以供审阅。大约有3500个目录和子目录,以及几百万个文件。我试图使它尽可能通用(即,不写代码到这个确切的文件结构),以便在其他网络驱动器上重用它。当我的代码运行在一个小型网络驱动器上时,这里的问题似乎是可伸缩性。在

    我用多处理库做了一些尝试,但似乎不能使它可靠地工作。我的想法是创建一个新的作业来解析每个子目录,以便尽快工作。我有一个递归函数,它解析一个目录中的所有对象,然后为任何子目录调用自己,并根据正则表达式检查找到的任何文件。在

    问题:如何在不使用池来实现目标的情况下限制线程/进程的数量?在

    我的尝试:如果我只使用进程作业,那么在超过几百个线程启动后,我会得到错误RuntimeError: can't start new thread,它开始断开连接。最后我找到了大约一半的文件,因为有一半的目录出错了(下面是代码)。在

    为了限制线程总数,我尝试使用Pool方法,但是我不能根据this question将Pool对象传递给被调用的方法,这使得递归实现不可能。在

    为了解决这个问题,我尝试在Pool方法中调用进程,但是我得到了错误daemonic processes are not allowed to have children。在

    我认为如果我可以限制并发线程的数量,那么我的解决方案将按设计工作。在

    代码:import os

    import re

    import shutil

    from multiprocessing import Process, Manager

    CheckLocations = ['network drive location 1', 'network drive location 2']

    SaveLocation = 'local PC location'

    FileNameRegex = re.compile('RegEx here', flags = re.IGNORECASE)

    # Loop through all items in folder, and call itself for subfolders.

    def ParseFolderContents(path, DebugFileList):

    FolderList = []

    jobs = []

    TempList = []

    if not os.path.exists(path):

    return

    try:

    for item in os.scandir(path):

    try:

    if item.is_dir():

    p = Process(target=ParseFolderContents, args=(item.path, DebugFileList))

    jobs.append(p)

    p.start()

    elif FileNameRegex.search(item.name) != None:

    DebugFileList.append((path, item.name))

    else:

    pass

    except Exception as ex:

    if hasattr(ex, 'message'):

    print(ex.message)

    else:

    print(ex)

    # print('Error in file:\t' + item.path)

    except Exception as ex:

    if hasattr(ex, 'message'):

    print(ex.message)

    else:

    print('Error in path:\t' + path)

    pass

    else:

    print('\tToo many threads to restart directory.')

    for job in jobs:

    job.join()

    # Save list of debug files.

    def SaveDebugFiles(DebugFileList):

    for file in DebugFileList:

    try:

    shutil.copyfile(file[0] + '\\' + file[1], SaveLocation + file[1])

    except PermissionError:

    continue

    if __name__ == '__main__':

    with Manager() as manager:

    # Iterate through all directories to make a list of all desired files.

    DebugFileList = manager.list()

    jobs = []

    for path in CheckLocations:

    p = Process(target=ParseFolderContents, args=(path, DebugFileList))

    jobs.append(p)

    p.start()

    for job in jobs:

    job.join()

    print('\n' + str(len(DebugFileList)) + ' files found.\n')

    if len(DebugFileList) == 0:

    quit()

    # Iterate through all debug files and copy them to local PC.

    n = 25 # Number of files to grab for each parallel path.

    TempList = [DebugFileList[i:i + n] for i in range(0, len(DebugFileList), n)] # Split list into small chunks.

    jobs = []

    for item in TempList:

    p = Process(target=SaveDebugFiles, args=(item, ))

    jobs.append(p)

    p.start()

    for job in jobs:

    job.join()

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  • {"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航,为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估,参与配合进行...

    {"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航,为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估,参与配合进行数据压测演练,提供数据库优化方面专业建议,在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平稳运行。","link1":"https://www.aliyun.com/service/optimization/database","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/database","icon":"https://img.alicdn.com/tfs/TB1a5ZfonnI8KJjy0FfXXcdoVXa-100-100.png","btn2":"数据库紧急救援服务","tip":"还有更多专家帮助您解决云上业务问题:立即查看","btn1":"云上数据库优化服务","link2":"https://www.aliyun.com/service/databaserescue","title":"数据库专家服务"}],"search":[{"txt":"安全首席专家","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/security"},{"txt":"中间件首席专家","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/middleware"},{"txt":"系统与平台首席专家","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/platform"},{"txt":"存储首席专家","link":"https://www.aliyun.com/service/chiefexpert/storage"}],"countinfo":{"search":{"length_pc":0,"length":0},"card":{"length_pc":0,"length":0}},"simplifiedDisplay":"newEdition","newCard":[{"link":"https://www.aliyun.com/product/rds/mysql","icon":"rds_mysql1","contentLink":"https://www.aliyun.com/product/rds/mysql","title":"云数据库RDS MySQL版","des":"云数据库RDS MySQL版 MySQL 是全球最受欢迎的开源数据库,阿里云MySQL版 通过深度的内核优化和独享实例提供稳定极致的数据库性能,同时灵活的部署架构及产品形态,可满足不同场景下的数据库需求。","btn1":"了解详情","link1":"https://www.aliyun.com/product/rds/mysql","btn2":"管理控制台","link2":"https://rdsnext.console.aliyun.com/#/rdsList/cn-hangzhou/basic/","btn3":"在线咨询","link3":"https://www.aliyun.com/core/online-consult?spm=5176.8789780.7y9jhqsfz.115.47ea55caeL2Mfu&from=OVtXEBmlH8","infoGroup":[{"infoName":"最新活动","infoContent":{"firstContentName":"MySQL 1年仅19.9元","firstContentLink":"https://www.aliyun.com/database/dbfirstbuy#J_9036464270","lastContentName":"ECS+MySQL 0.7元/日","lastContentLink":"https://www.aliyun.com/1111/enterprise"}},{"infoName":"快速入门","infoContent":{"firstContentName":"选型指南","firstContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/164594.html?spm=a2c4g.11186623.6.551.56b67384ispvvk","lastContentName":"上手指南","lastContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/26124.html?spm=a2c4g.11174283.2.16.51795b83pbkzav"}},{"infoName":"最佳实践","infoContent":{"firstContentName":"X-Engine的应用场景","firstContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/148402.html?spm=a2c4g.11186623.2.14.3f592685zjuUxu#concept-2364901","lastContentName":"读写分离功能","lastContentLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/96073.html?spm=a2c4g.11174283.2.53.42db5b83VvZvMJ"}},{"infoName":"产品推荐","infoContent":{"firstContentName":"云数据库PolarDB","lastContentName":"云原生数据仓库MySQL","firstContentLink":"https://www.aliyun.com/product/polardb","lastContentLink":"https://www.aliyun.com/product/ads"}}]}],"visual":{"textColor":"dark","topbg":""}}

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  • 线程的基本概念1.1 进程和线程进程是资源分配的最小单位线程是计算机中调度的最小单位进程池:开启过多的进程并不一走提高你的效率,如果cp负载任务过多,平均单个任务执行的效率就会低,反而降低执行速度1个人做...

    一 线程的基本概念

    1.1 进程和线程

    进程是资源分配的最小单位

    线程是计算机中调度的最小单位

    进程池:

    开启过多的进程并不一走提高你的效率,

    如果cp负载任务过多,平均单个任务执行的效率就会低,反而降低执行速度

    1个人做4件事,4个人做4件事,4个人做1件事

    显然后者执行速度更快,

    前者是并发,后者是并行

    利用进程池,可以开启cpu的并行效果

    开启进程

    apply 开启进程,同步阻塞,每欠都都要等待当前任务完成之后,在开启下一个进程

    apply_async 开启进程,异步非咀塞,(主进程和子进程异步

    1.2 线程的缘起

    资源分配需要分配内存空间,分配cpu

    分配的内存空间存放着临时要处理的数据等,比如要执行的代码,数据

    而这些内存空间是有限的,不能无限分配

    目前配置高的主机,5万个并发已是上限线程概念应用而生

    1.3 线程的特点

    线程是比较轻量级,能干更多的活,一个进程中的所有线程沒源是共享的

    一个进程至少有一个线程在工作

    二 线程的基本使用

    2.1 一个进程可以有多个线程,共享同一份资源

    from threading importThreadfrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,osdeffunc(num):

    time.sleep(random.uniform(0.1,1))print("子线程",num,os.getpid())for i in range(10):

    t= Thread(target=func,args=(i,))

    t.start()

    执行

    [root@node10 python]#python3 test.py

    子线程 7 4937子线程9 4937子线程6 4937子线程1 4937子线程5 4937子线程8 4937子线程 04937子线程3 4937子线程4 4937子线程2 4937

    2.2 并发多线程 和 并发多进程 的速度对比

    多线程更快

    计算线程的时间

    from threading importThreadfrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,osdeffunc(i):#time.sleep(random.uniform(0.1,1))

    print("子线程",i,os.getpid())#starttime = time.time()#endtime = time.time()#1.计算多线程的时间

    startime =time.perf_counter()

    lst=[]for i in range(10000):

    t= Thread(target=func,args=(i,))

    t.start()

    lst.append(t)for i inlst:

    i.join()

    endtime=time.perf_counter()print(endtime-startime,"主线程执行结束===================")

    执行跑一万个线程

    [root@node10 python]# python3 test.py

    计算多进程的时间

    from threading importThreadfrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,osdeffunc(i):#time.sleep(random.uniform(0.1,1))

    print("子线程",i,os.getpid())#starttime = time.time()#endtime = time.time()#1.计算多线程的时间

    startime =time.perf_counter()

    lst=[]for i in range(1000):

    t= Thread(target=func,args=(i,))

    t.start()

    lst.append(t)for i inlst:

    i.join()

    endtime=time.perf_counter()print(endtime-startime,"主线程执行结束===================")

    startime=time.perf_counter()

    lst=[]for i in range(1000):

    p= Process(target=func,args=(i,))

    p.start()

    lst.append(p)for i inlst:

    i.join()

    endtime=time.perf_counter()print(endtime-startime,"主进程执行结束======================")

    执行

    线程时间

    进程时间

    2.3 多线程共享同一份进程资源

    from threading importThreadfrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,os

    num= 100lst=[]deffunc(i):globalnum

    num-= 1

    for i in range(100):

    t=Thread(target=func,args=(i,))

    t.start()

    lst.append(t)for i inlst:

    i.join()print(num)

    执行

    [root@node10 python]#python3 test.py

    0

    三  线程相关函数

    线程.is_alive() 检测线程是否仍然存在

    线程.setName() 设置线程名字

    线程.getName() 获取线程名字

    1.currentThread().ident 查看线程id号

    2.enumerate() 返回目前正在运行的线程列表

    3.activeCount() 返回目前正在运行的线程数量

    3.1 线程.is_alive()

    from threading importThreadfrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,osdeffunc():passt= Thread(target=func)

    t.start()print(t.is_alive())

    执行

    [root@node10 python]#python3 test.py

    False

    修改

    from threading importThreadfrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,osdeffunc():

    time.sleep(0.5)

    t= Thread(target=func)

    t.start()print(t.is_alive())

    执行

    [root@node10 python]#python3 test.py

    True

    3.2 setName() 和getName()

    from threading importThreadfrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,osdeffunc():

    time.sleep(0.5)

    t= Thread(target=func)

    t.start()print(t.is_alive())

    t.setName("消费者")print (t.getName())

    执行

    [root@node10 python]#python3 test.py

    True

    消费者

    3.3 currentThread().ident 查看线程id号

    from threading importThread,currentThreadfrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,osdeffunc():print ("子线程:",currentThread().ident)

    t= Thread(target=func)

    t.start()print ("主线程:",currentThread().ident,os.getpid())

    执行

    [root@node10 python]#python3 test.py

    子线程: 140242991515392主线程:140243176634176 41240

    3.4 enumerate()返回目前正在运行的线程列表

    from threading importThread,currentThread,enumeratefrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,osdeffunc():print ("子线程:",currentThread().ident)

    time.sleep(0.5)for i in range(10):

    t= Thread(target=func)

    t.start()print (enumerate())

    执行

    子线程: 140043211654912子线程:140043203262208子线程:140043194869504子线程:140042978719488子线程:140042970326784子线程:140042961934080子线程:140042953541376子线程:140042945148672子线程:140042936755968子线程:140042928363264[<_mainthread started>,

    ,

    ,

    ,

    ,

    ,

    ,

    ,

    ,

    ,

    ]

    11

    3.5 activeCount() 返回目前正在运行的线程数量

    from threading importThread,currentThread,enumeratefrom multiprocessing importProcessimportrandom,time,osfrom threading importactiveCountdeffunc():print ("子线程:",currentThread().ident)

    time.sleep(0.5)for i in range(10):

    t= Thread(target=func)

    t.start()print(enumerate())print(activeCount())

    执行

    [root@node10 python]#python3 test.py

    子线程: 140087921592064子线程:140087913199360子线程:140087904806656子线程:140087896413952子线程:140087888021248子线程:140087539005184子线程:140087530612480子线程:140087522219776子线程:140087513827072子线程:140087505434368[<_mainthread started>, , , , , , , , , , ]11

    3.6 守护线程

    等待所有线程执行结束之后,在自动结束,守护所有线程

    from threading importThreadimporttimedeffunc1():#这里定义一个死循环,可以一直跑

    whileTrue:print ("This is Thread 1,func1")deffunc2():print ("This is Thread 2,and I will start run")

    time.sleep(0.05)print ("This is Thread 2,and I have aready end")#启动线程1

    t1 = Thread(target=func1)#因为线程1是死循环状态,可以给这个线程设置一个守护线程,当所有线程都执行完,结束这个线程

    t1.setDaemon(True)

    t1.start()#启动线程2

    t2 = Thread(target=func2)

    t2.start()print("Main Thread has aready stop run")

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  • 一、 线程与进程的比较:1.1 ...计算机中最小的资源分配单位数据隔离 开销大1.2 为什么要使用线程:开启进程 关闭进程 切换进程都需要时间你的电脑的资源还是有限的开启过多的进程会导致你的计算机崩溃多个进程与...

    一、 线程与进程的比较:

    1.1 线程与进程:

    线程:

    线程是进程中的一个单位

    线程是计算机中被CPU调度的最小单位,开销小

    轻型进程 轻量级的进程

    在同一个进程中的多个线程是可以共享公有数据

    线程的开启\销毁\切换都比进程要高效很多

    进程:

    计算机中最小的资源分配单位

    数据隔离 开销大

    1.2 为什么要使用线程:

    开启进程 关闭进程 切换进程都需要时间

    你的电脑的资源还是有限的

    开启过多的进程会导致你的计算机崩溃

    多个进程与多个线程都可以利用多核(多个CPU)处理数据

    1.3  python当中的多线程:

    不能访问多个cpu,是Cpython解释器导致

    Cpython解释器存在全局解释器锁(GIL-Global Interpreter Lock),导致了同一时刻只能有一个线程访问CPU

    jpython pypy解释器中的多线程是可以访问多核(多个CPU)

    二、 dis模块:

    查看Python解释器运行的底层代码块对应的字节码指令序列

    示例:

    #示例:

    from dis importdisdeffunc():

    a=[]

    a.append(1)

    dis(func)

    View Code

    三、 创建线程:

    #示例(无参数):

    importosimporttimefrom threading importThreaddeffunc():

    time.sleep(1)print('in func', os.getpid())print('in main', os.getpid())for i in range(10):

    Thread(target=func).start() #创建10个线程

    无参数创建

    #示例(参数):#创建10个子线程:

    importosimporttimefrom threading importThreaddef func(i): #子线程函数

    time.sleep(1)print('in func', i, os.getpid())print('in main', os.getpid())for i in range(20):

    Thread(target=func, args=(i,)).start() #i通过args参数传递到自线程

    带参数实现

    四、 进程与线程之间的内存开销比较:

    主线程是在进程中创建多个子线程,开销小

    主进程会创建多个子进程,开销大

    #线程与进程之间的开销:

    importtimefrom multiprocessing importProcessfrom threading importThreaddeffunc(a):

    a+= 1

    if __name__ == '__main__':

    t_start= time.time() #线程的开启时间

    t_l =[]for i in range(100):

    t= Thread(target=func, args=(i,))

    t.start()

    t_l.append(t)for t int_l:

    t.join()print('thread :', time.time() - t_start) #线程的时间差 thread : 0.03014397621154785

    p_start= time.time() #进程的开启时间

    p_l =[]for i in range(100):

    p= Process(target=func, args=(i,))

    p.start()

    p_l.append(t)for p inp_l:

    t.join()print('Process', time.time() - p_start) #进程的时间差 Process 2.994523525238037

    View Code

    五、 进程与线程在内存中的数据分配:

    线程之间共有数据共享

    进程中数据都是私有,不共享

    #线程与线程和进程与进程之间数据使用比较:

    #多个线程之间的全局变量是共享的:

    from threading importThread

    tn= 0 #全局变量

    deffunc():globaltn

    tn+= 1t_l=[]for i in range(100):

    t= Thread(target=func)

    t.start()

    t_l.append(t)for t int_l:

    t.join()print("Thread:", tn) #Thread: 100

    #进程之间数据隔离:#进程之间的数据不能共享,在子进程中数据的修改不能改变全局变量的值(可以通过Manager类修改)

    from multiprocessing importProcess

    pn= 0 #全局变量

    deffunc():globalpn

    pn+= 1

    if __name__ == '__main__':

    p_l=[]for i in range(100):

    p= Process(target=func)

    p.start()

    p_l.append(p)for p inp_l:

    p.join()print("Process:", pn) #Process: 0

    View Code

    六、 线程的其他方法:

    6.1 active_count类:

    线程没有terminate 不能强制结束,主线程等待直到子线程结束

    active_count(): 查看当前正在工作的线程个数

    #示例:

    importosimporttimefrom threading importThread, active_countdeffunc():

    time.sleep(2)print('in func', os.getpid())for i in range(10):

    Thread(target=func).start()print(active_count()) #11

    View Code

    6. 2  currentThread, activeCount, enumerate类方法:

    #currentThread类:#currentThread().name :查看线程名#currentThread().ident :查看线程号

    #示例:

    importosfrom threading importThread, currentThread, activeCount, enumeratedeffunc():

    t=currentThread()print(t.getName()) #查看线程名:Thread-1

    t.setName('AAA') #设置线程名:AAA

    print(t.name, t.ident, os.getpid()) #Thread-1 7832 1960 (子线程)

    tobj= Thread(target=func)

    tobj.start()print('tobj :', tobj) #tobj :

    t2 =currentThread()print(t2.name, t2.ident, os.getpid()) #MainThread 17672 1960 (主线程)

    print('主线程...')print(t2.is_alive()) #查看线程是否还存活

    print(activeCount()) #返回正在运行的线程数量, 与len(threading.enumerate())有相同的结果

    print(enumerate()) #返回一个正在运行的所有线程的列表

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