线程与进程的应用场合很多，主要处理并发与多任务。然而，当开启的线程与进程过多时，系统的开销过多会造成性能低下甚至崩溃。这时，希望出现一种方法能规定只能执行指定数量线程与进程的策略。特别是针对不知道要开启多少线程或进程，而有可能出现线程或进程过多的情况。于是，线程池与进程池出现了。python ...

引入进程池与线程池 使用ProcessPoolExecutor进程池，使用ThreadPoolExecutor 使用shutdown 使用submit同步调用 使用submit异步调用 异步+回调函数 并发实现套接字通信 引入进程池 ...

0.concurrent.futures库 参考：https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html 之前我们使用多线程(threading)和多进程(multiprocessing)完成常规的需求: 在启动 ...

线程池： serviceimpl 层进行调用： ...

在python中，常用的多线程的模块有这么几个 _thread threading Queue 之前有个 thread 模块，被 python3 抛弃了，改名为 _thread。 但其实 _thread 也没什么人用，因为 _thread 有的 threading 都有 ...

一，前言 特点：就对Python而言，可以实现真正的并行效果 缺点：进程切换很容易消耗cpu资源，进程之间的通信相对线程来说比较麻烦　　 特点无法利用多核，无法实现真正意义上是并行效果。 优点：对于IO密集型的操作可以很好 ...

最近在做一个爬虫相关的项目，单线程的整站爬虫，耗时真的不是一般的巨大，运行一次也是心累，，，所以，要想实现整站爬虫，多线程是不可避免的，那么python多线程又应该怎样实现呢？这里主要要几个问题（关于python多线程的GIL问题就不再说了，网上太多了）。 一、 既然多线程可以缩短程序运行时间 ...

一. 线程队列 　　引入线程队列 : import queue　　#和普通队列引入方法相同 　　线程队列方法 : 　　　　q = queue.Queue()　　#实例化对列,先进先出 　　　　q = queue.LifoQueue()　　#实例化队列,后进先出　　( Last ...