Python中进程和线程的区别详解

引言 解释器环境:python3.5.1 我们都知道python网络编程的两大必学模块socket和socketserver,其中的socketserver是一个支持IO多路复用和多线程.多进程的模块.一般我们在socketserver服务端代码中都会写这么一句: server = socketserver.ThreadingTCPServer(settings.IP_PORT, MyServer) ThreadingTCPServer这个类是一个支持多线程和TCP协议的socketserver

 1.问题: 群中有同学贴了如下一段代码,问为何 list 最后打印的是空值? from multiprocessing import Process, Manager import os manager = Manager() vip_list = [] #vip_list = manager.list() def testFunc(cc): vip_list.append(cc) print 'process id:', os.getpid() if __name__ == '__main_

安装Tornado 省事点可以直接用grequests库,下面用的是tornado的异步client. 异步用到了tornado,根据官方文档的例子修改得到一个简单的异步爬虫类.可以参考下最新的文档学习下. pip install tornado 异步爬虫 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import time from datetime import timedelta from tornado import httpclient, g

在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带来性能的显著提升,只要你能顾及到一些事情.如果你还没看过的话,我建议你看看Eqbal Quran的文章

进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构--进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程一般由程序.数据集.进程控

最近学习python并发,于是对多进程.多线程.异步和协程做了个总结. 一.多线程 多线程就是允许一个进程内存在多个控制权,以便让多个函数同时处于激活状态,从而让多个函数的操作同时运行.即使是单CPU的计算机,也可以通过不停地在不同线程的指令间切换,从而造成多线程同时运行的效果. 多线程相当于一个并发(concunrrency)系统.并发系统一般同时执行多个任务.如果多个任务可以共享资源,特别是同时写入某个变量的时候,就需要解决同步的问题,比如多线程火车售票系统:两个指令,一个指令检查票是否卖完

Num01–>线程 线程是操作系统中能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位. 一个线程指的是进程中一个单一顺序的控制流. 一个进程中可以并发多条线程,每条线程并行执行不同的任务. Num02–>进程 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程有以下三部分组成: 1,程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成. 2,数据集:数据集则是程序在执行过程中需要的资源,比如图片.音视频.文件等. 3,进程控制块:进程控制块是用来记录进程的外部

例子 class A(object): def foo(self,x): print "executing foo(%s,%s)"%(self,x) @classmethod def class_foo(cls,x): print "executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x) @staticmethod def static_foo(x): print "executing static_foo(%s)"%x a=A(

import 作用:导入/引入一个python标准模块,其中包括.py文件.带有__init__.py文件的目录(自定义模块). import module_name[,module1,...] from module import *|child[,child1,...] 注意:多次重复使用import语句时,不会重新加载被指定的模块,只是把对该模块的内存地址给引用到本地变量环境. 实例: pythontab.py #!/usr/bin/env python #encoding: utf-8

capitalize()与title()都可以实现字符串首字母大写. 主要区别在于: capitalize(): 字符串第一个字母大写 title(): 字符串内的所有单词的首字母大写 例如: >>> str='huang bi quan' >>> str.capitalize() 'Huang bi quan' #第一个字母大写 >>> str.title() 'Huang Bi Quan' #所有单词的首字母大写 非字母开头的情况: >>

Python中 list,truple,str,dict这些都可以被迭代,但他们并不是迭代器.为什么? 因为和迭代器相比有一个很大的不同,list/truple/map/dict这些数据的大小是确定的,也就是说有多少事可知的.但迭代器不是,迭代器不知道要执行多少次,所以可以理解为不知道有多少个元素,每调用一次next(),就会往下走一步,是惰性的. 判断是不是可以迭代,用Iterable from collections import Iterable isinstance({}, Iterab

Python中生成器和迭代器的区别(代码在Python3.5下测试): Num01–>迭代器 定义: 对于list.string.tuple.dict等这些容器对象,使用for循环遍历是很方便的.在后台for语句对容器对象调用iter()函数.iter()是python内置函数. iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内的元素.next()也是python内置函数.在没有后续元素时,next()会抛出一个StopIteration异常,通知for语句

1.json 和 字典 区别 >>>import json >>>json.dumps({1:2}) >>>'{"1":2}' -------------------- >>>{1:2} >>>{1:@} 其中字典的格式是字典,json的格式是字符串,在传输的时候用的是字符串,所以如果要传输字典内容,就需要先进行字典转json. json中必须使用双引号,dict则可以用单引号也可以用双引号 2.

首先比较下return 与 yield的区别: return:在程序函数中返回某个值,返回之后函数不在继续执行,彻底结束. yield: 带有yield的函数是一个迭代器,函数返回某个值时,会停留在某个位置,返回函数值后,会在前面停留的位置继续执行,直到程序结束 首先,如果你还没有对yield有个初步分认识,那么你先把yield看做"return",这个是直观的,它首先是个return,普通的return是什么意思,就是在程序中返回某个值,返回之后程序就不再往下运行了.看做return

__init__ 方法是什么? 使用Python写过面向对象的代码的同学,可能对 __init__ 方法已经非常熟悉了,__init__ 方法通常用在初始化一个类实例的时候.例如: # -*- coding: utf-8 -*- class Person(object): """Silly Person""" def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __