主要介绍了python多线程实现同时执行两个while循环的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

socket服务端：采用多进程通信的方法（两个进程，主进程接收socket数据，子进程负责读取缓冲的数据，增大并发性能，接收采用多线程的形式） socket客户端：测试发送数据。

想要终止线程的运行，可以使用以下方法： 1、线程函数返回（最好使用该方法）。 2、通过调用ExitThread函数，线程将自行撤消（最好不使用该方法）。 3、同一个进程或另一个进程中的线程调用TerminateThread函数（应避免使用该方法）。 4、ExitProcess和TerminateProcess函数也可以用来终止线程的运行（应避免使用该方法）。 下面将详细介绍终止线程运行的方法：1-4，并说明线程终止运行时会出现何种情况：5。 1、线程函数返回 始终都应该将线程设计成这样的形式，即当想要线程终止运行时，它们就能够返回。这是确保所有线程资源被正确地清除的唯一办法。 如果线程能够返

python 线程 暂停, 恢复, 退出 我们都知道python中可以是threading模块实现多线程, 但是模块并没有提供暂停, 恢复和停止线程的方法, 一旦线程对象调用start方法后, 只能等到对应的方法函数运行完毕. 也就是说一旦start后, 线程就属于失控状态. 不过, 我们可以自己实现这些. 一般的方法就是循环地判断一个标志位, 一旦标志位到达到预定的值, 就退出循环. 这样就能做到退出线程了. 但暂停和恢复线程就有点难了, 我一直也不清除有什么好的方法, 直到我看到threading中Event对象的wait方法的描述时. wait([timeout]) Block u

汤不热 python 多线程爬虫

最近被多线程给坑了下，没意识到类变量在多线程下是共享的，还有一个就是没意识到 内存释放问题，导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 import threading import time class Test: cache = {} @classmethod def get_value(self, key): value = Test.cache.get(key, []) r

python多线程 实例 注释详解 从 Thread 派生出一个子类,创建一个这个子类的实例

python开启十个线程的线程池爬取马蜂窝网站的数据。其中包括线程安全的设计，网页超链接去重的处理

一.背景：          当数据量过大时，一个程序的执行时间就会主要花费在等待单次查询返回结果，在这个过程中cpu无疑是处于等待io的空闲状态的，这样既浪费了cpu资源，又花费了大量时间（当然这里主要说多线程，批量查询不在考虑范围，总会存在不能批量查询的情况），在这种非密集型运算（及大量占用cpu资源）的情况下在python中无疑运用多线程是一个非常棒的选择。 二.知识点：         数据库连接池的运用及优势，python中多线程的运用，队列的运用         数据库连接池：限制了数据库的连接最大个数，每次连接都是可以重复使用的，当然也可以限制每个连接的重复使用次数（这个在这里是

目标 嗯，我们知道搜索或浏览网站时会有很多精美、漂亮的图片。 我们下载的时候，得鼠标一个个下载，而且还翻页。 那么，有没有一种方法，可以使用非人工方式自动识别并下载图片。美美哒。 那么请使用python语言，构建一个抓取和下载网页图片的爬虫。 当然为了提高效率，我们同时采用多线程并行方式。 思路分析 Python有很多的第三方库，可以帮助我们实现各种各样的功能。问题在于，我们弄清楚我们需要什么： 1）http请求库，根据网站地址可以获取网页源代码。甚至可以下载图片写入磁盘。 2）解析网页源代码，识别图片连接地址。比如正则表达式，或者简易的第三方库。 3）支持构建多线程或线程池。 4）如果可能，