在上一章中，学习了Python多进程编程的一些基本方法：使用跨平台多进程模块multiprocessing提供的Process、Pool、Queue、Lock、Pipe等类，实现子进程创建、进程池（批量创建子进程并管理子进程数量上限）以及进程间通信。这一章学习下Python下的多线程编程方法。一、threading线程是操作系统执行任务的最小单元。Python标准库中提供了threading模块，对多线程编程提供了很便捷的支持。下面是使用threading实现多线程的代码： 1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -* 3 author = 'zni.feng' 4 import&
1. 总结多进程模块实例
简介：在上一章中，学习了Python多进程编程的一些基本方法：使用跨平台多进程模块multiprocessing提供的Process、Pool、Queue、Lock、Pipe等类，实现子进程创建、进程池（批量创建子进程并管理子进程数量上限）以及进程间通信。这一章学习下Python下的多线程编程方法。一、threading线程是操作系统执行任务的最小单元。Python标准库中提供了threading模...
简介：在上一章中，学习了Python多进程编程的一些基本方法：使用跨平台多进程模块multiprocessing提供的Process、Pool、Queue、Lock、Pipe等类，实现子进程创建、进程池（批量创建子进程并管理子进程数量上限）以及进程间通信。这一章学习下Python下的多线程编程方法。
简介：引言Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块
简介：引言 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对thr..
简介：引言 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对thr..
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