python开发之基于thread线程搜索本地文件的方法
本文实例讲述了python开发之基于thread线程搜索本地文件的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
先来看看运行效果图:
利用多个线程处理搜索的问题,我们可以发现他很快....
下面是代码部分:
# A parallelized "find(1)" using the thread module. # This demonstrates the use of a work queue and worker threads. # It really does do more stats/sec when using multiple threads, # although the improvement is only about 20-30 percent. # (That was 8 years ago. In 2002, on Linux, I can't measure # a speedup. :-( ) # I'm too lazy to write a command line parser for the full find(1) # command line syntax, so the predicate it searches for is wired-in, # see function selector() below. (It currently searches for files with # world write permission.) # Usage: parfind.py [-w nworkers] [directory] ... # Default nworkers is 4 import sys import getopt import time import os from stat import * import _thread as thread # Work queue class. Usage: # wq = WorkQ() # wq.addwork(func, (arg1, arg2, ...)) # one or more calls # wq.run(nworkers) # The work is done when wq.run() completes. # The function calls executed by the workers may add more work. # Don't use keyboard interrupts! class WorkQ: # Invariants: # - busy and work are only modified when mutex is locked # - len(work) is the number of jobs ready to be taken # - busy is the number of jobs being done # - todo is locked iff there is no work and somebody is busy def __init__(self): self.mutex = thread.allocate() self.todo = thread.allocate() self.todo.acquire() self.work = [] self.busy = 0 def addwork(self, func, args): job = (func, args) self.mutex.acquire() self.work.append(job) self.mutex.release() if len(self.work) == 1: self.todo.release() def _getwork(self): self.todo.acquire() self.mutex.acquire() if self.busy == 0 and len(self.work) == 0: self.mutex.release() self.todo.release() return None job = self.work[0] del self.work[0] self.busy = self.busy + 1 self.mutex.release() if len(self.work) > 0: self.todo.release() return job def _donework(self): self.mutex.acquire() self.busy = self.busy - 1 if self.busy == 0 and len(self.work) == 0: self.todo.release() self.mutex.release() def _worker(self): time.sleep(0.00001) # Let other threads run while 1: job = self._getwork() if not job: break func, args = job func(*args) self._donework() def run(self, nworkers): if not self.work: return # Nothing to do for i in range(nworkers-1): thread.start_new(self._worker, ()) self._worker() self.todo.acquire() # Main program def main(): nworkers = 4 #print(getopt.getopt(sys.argv[1:], '-w:')) opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], '-w:') for opt, arg in opts: if opt == '-w': nworkers = int(arg) if not args: #print(os.curdir) args = [os.curdir] wq = WorkQ() for dir in args: wq.addwork(find, (dir, selector, wq)) t1 = time.time() wq.run(nworkers) t2 = time.time() sys.stderr.write('Total time %r sec.\n' % (t2-t1)) # The predicate -- defines what files we look for. # Feel free to change this to suit your purpose def selector(dir, name, fullname, stat): # Look for world writable files that are not symlinks return (stat[ST_MODE] & 0o002) != 0 and not S_ISLNK(stat[ST_MODE]) # The find procedure -- calls wq.addwork() for subdirectories def find(dir, pred, wq): try: names = os.listdir(dir) except os.error as msg: print(repr(dir), ':', msg) return for name in names: if name not in (os.curdir, os.pardir): fullname = os.path.join(dir, name) try: stat = os.lstat(fullname) except os.error as msg: print(repr(fullname), ':', msg) continue if pred(dir, name, fullname, stat): print(fullname) if S_ISDIR(stat[ST_MODE]): if not os.path.ismount(fullname): wq.addwork(find, (fullname, pred, wq)) # Call the main program main()
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
