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Event事件
用来控制线程的执行
出现e.wait(),就会把这个线程设置为False,就不能执行这个任务;
只要有一个线程出现e.set(),就会告诉Event对象,把有e.wait的用户全部改为True,剩余的任务就会立马去执行。由一些线程去控制另一些线程,中间通过Event。
from threading import Event from threading import Thread import time # 调用Event实例化出对象 e = Event() # # # 若该方法出现在任务中,则为False,阻塞 # e.wait() # False # # 若该方法出现在任务中,则将其他线程的False改为True,进入就绪态和运行态 # e.set() # True def light(): print('红灯亮...') time.sleep(5) # 应该发出信号,告诉其他线程准备执行 e.set() # 将car中的False变为True print('绿灯亮...') def car(name): print('正在等红灯...') # 让所有汽车任务进入阻塞态 e.wait() # False print(f'{name}正在加速飘逸...') # 让一个light线程控制多个car线程 t = Thread(target=light) t.start() for i in range(10): t = Thread(target=car, args=(f'汽车{i}号', )) t.start()
进程池与线程池
进程池与线程池是用来控制当前程序允许创建(进程/线程)的数量
作用:保证在硬件允许的范围内创建(进程/线程)的数量
线程池使用一:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time pool = ThreadPoolExecutor(5) # 5代表只能开启5个进程, 不加默认使用cpu的进程数 # ThreadPoolExecutor(5) # 5代表只能开启5个线程 # pool.submit() #异步提交任务, 括号里传函数地址 def task(): print('线程任务开始了...') time.sleep(1) print('线程任务结束了...') for line in range(5): pool.submit(task)
使用二:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time pool = ThreadPoolExecutor(5) # 5代表只能开启5个进程, 不加默认使用cpu的进程数 # ThreadPoolExecutor(5) # 5代表只能开启5个线程 # pool.submit() #异步提交任务, 括号里传函数地址 def task(): print('线程任务开始了...') time.sleep(1) print('线程任务结束了...') return 123 # 回调函数 def call_back(res): print(type(res)) res2 = res.result() # 注意:赋值操作不要与接收的res同名 print(res2) for line in range(5): pool.submit(task).add_done_callback(call_back)
pool.shutdown() 会让所有线程池的任务结束后,才往下执行代码
多线程爬取梨视频
利用requests模块,封装底层socket套接字
- 主页中获取所有视频id号,拼接视频详情页url
- 在视频详情页中获取真实视频url srcUrl=
- 往真实视频url地址发送请求获取 视频 二进制数据
- 最后把视频二进制数据保存到本地
协程
- 进程: 资源单位
- 线程: 执行单位
- 协程: 在单线程下实现并发
注意: 协程不是操作系统资源,目的是让单线程实现并发
协程目的
- 操作系统:使用多道技术,切换 + 保存状态,一个是遇到IO, 另一个是CPU执行时间过长
- 协程:通过手动模拟操作系统 “多道计数”, 实现 切换 + 保存状态
- 手动实现,遇到IO切换,欺骗操作系统误以为没有IO操作
- 单线程时,遇到IO,就切换 + 保存状态
- 单线程时,对于计算密集型,来回切换 + 保存状态反而效率更低
优点:在IO密集型的情况下,会提高效率
缺点:若在计算密集型的情况下,来回切换,反而效率更低
import time def func1(): for i in range(10000000): i+1 def func2(): for i in range(10000000): i+1 start = time.time() func1() func2() stop = time.time() print(stop - start) # 1.0312113761901855 # 基于yield实现并发 在计算密集型的情况下效率更低 def func1(): while True: 10000000+1 yield def func2(): g = func1() for i in range(10000000): i+1 next(g) # 每次执行next相当于切换到func1下面 start = time.time() func2() stop = time.time() print(stop - start) # 1.3294126987457275
gevent
gevent是一个第三方模块,可以帮你监听IO操作,并切换
使用gevent的目的:在单线程下实现,遇到IO就会 保存状态 + 切换
import time from gevent import monkey monkey.patch_all() # 可以监听该程序下所有的IO操作 from gevent import spawn, joinall # 用于做切换 + 保存状态 def func1(): print('1') time.sleep(1) # IO操作 def func2(): print('2') time.sleep(3) def func3(): print('3') time.sleep(5) start = time.time() s1 = spawn(func1) s2 = spawn(func2) s3 = spawn(func3) s1.join() # 发送信号,相当于等待自己(在单线程的情况下) s2.join() s3.join() # joinall((s1, s2, s3)) # 一个个执行很麻烦,可以用joinall把这些全部装进去 end = time.time() print(end - start) # 5.006161451339722
TCP服务端socket套接字实现协程
服务端:
from gevent import monkey from gevent import spawn import socket monkey.patch_all() server = socket.socket() server.bind(('127.0.0.1', 9999)) server.listen(5) def task(conn): while True: try: data = conn.recv(1024) if len(data) == 0: break print(data.decode('utf-8')) send_data = data.upper() conn.send(send_data) except Exception: break conn.close() def server2(): while True: conn, addr = server.accept() print(addr) spawn(task, conn) if __name__ == '__main__': s = spawn(server2) s.join()
客户端:
import socket from threading import Thread, current_thread def client(): client = socket.socket() client.connect(('127.0.0.1', 9999)) number = 0 while True: send_data = f'{current_thread().name} {number}' client.send(send_data.encode('utf-8')) data = client.recv(1024) print(data.decode('utf-8')) number += 1 for i in range(400): t = Thread(target=client) t.start()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。