使用 urllib2 和 cookielib 发送 HTTP 请求和处理 cookies 的一些基本技巧。你可以根据具体需求进一步定制和扩展这些代码。注意，在 Python 3 中，urllib2 被拆分成 urllib.request 和 http.cookiejar 模块，但使用方式类似。下面就是我遇到的这些问题并且做了详细的解释。
线程和进程 线程 可能由于公众号内markdown可能会出现排版错误，可以在有道云查看：http://note.youdao.com/noteshare?id=4d32e4861ed17ef6ce51
动态的给一个对象添加一些额外的职责，就增加功能来说，装饰模式相比生成子类更加灵活。
线程是系统的最小调度单元，线程相比进程来说，对于资源的消耗低。线程可以通过threading模块下Thread函数来创建，线程对象的相关方法有：
http://blog.csdn.net/chjttony/article/details/7039602
大家好！作为一名专业的爬虫程序员，我今天要和大家分享一些关于如何利用多线程技术提升批量爬虫采集效率的实用技巧。如果你也在面对大量数据采集任务的时候疲于奔命，那么这些经验对你来说将非常有帮助。废话不多说，让我们开始吧！
线程池，好东西啊，它有一池子的线程，所以叫线程池。 为什么说它是好东西呢？有的人会觉得，那一池子线程，放在那边又不用，不浪费资源？ 其实这笔账很好算的：假设一个服务器完成一项任务所需时间为：T1 创建线程时间，T2 在线程中执行任务的时间，T3 销毁线程时间。 当 T1+T3 > T2 && 这种线程被多次调度的时候，你还会觉得浪费资源吗？况且线程池内部又不是缺乏管理，相反，线程池内部管理很严格，吃白饭的线程很难有立足之地，用不上就裁员呗。
什么是观察者模式呢？顾名思义，是一种触发机制。在电视里见过埋手雷不？某个倒霉蛋不小心扯到了手雷的线，轰的一声儿手雷炸了，倒霉蛋瞬间连渣都没得了。
线程池这东西，用了几次还是不得其解，简直是：求之不得，寤寐思服。悠哉悠哉，辗转反侧。
1.定义：把一个函数名当做实参传给另一个函数 2.返回值中包含函数名 3.下面使用高阶函数虽然可以实现装饰器的一些功能，但是违反了装饰器不能改变调用方式的原则， 以前使用bar()现在将调用方式改编成了test1(bar)就是将bar的函数名当做变量传给了test1()
看武侠片的时候，经常会看到某个倒霉蛋，不小心拉到了哪根线，然后就出现了漫天箭雨，运气不好就射成箭猪了，没被射死呢，又飞来一堆木头，没点本事就被击飞了，就算躲过一劫，头上也回掉个笼子下来。
学习Python多线程的资料很多，吐槽Python多线程的博客也不少。本文主要介绍Python多线程实际应用，且假设读者已经了解多线程的基本概念。如果读者对进程线程概念不甚了解，可参见知名博主 阮一峰 转译的一篇博客：《进程与线程的一个简单解释》。
但如果数据量很大，比如要通过访问数百数千个url去爬取数据，单线程必须等待当前url访问完毕并且数据提取保存完成后才可以对下一个url进行操作，一次只能对一个url进行操作；
线程也不是越多越好，具体案例，具体分析，(有几个线程创建几个线程，应为线程请求上下文时非常耗时)
多线程是什么？为什么要用多线程？ 介绍多线程之前要介绍线程，介绍线程则离不开进程。 进程 ：是一个正在执行中的程序，每一个进程执行都有一个执行顺序，该顺序是一个执行路径，或者叫一个控制单元； 线程：就是进程中的一个独立控制单元，线程在控制着进程的执行。一个进程中至少有一个进程。 多线程：一个进程中不只有一个线程。
之前写“桥接模式”的时候，说“桥接模式”是最抽象的设计模式，那是因为我没接触到“享元模式”。
之前写“桥接模式”的时候，说“桥接模式”是最抽象的设计模式，那是因为我没接触到“享元模式”。 可能桥接模式是最抽象的设计模式，但是享元模式我觉得是最烦的设计模式了。
问题至少40个……老子面试了立马复盘都忘了一小半…… 面试的是3年的岗位（老子实际开发时间就100天！！！） 外包的岗位…… 个人评价：面试的题目荤素不忌，难的简单的一起上……自己能答出65%左右…… Java 重写hashcode的原因 可重入锁和不可重入锁的区别，synchronized是什么级别的锁。 为什么叫做不可重入锁，recheck（？）是什么类型的锁？ Java的四种锁粒度…… hashcode的实现、扩容算法、为什么红黑树…… 扩容算法为什么只能二进制？ hashMap头插法和尾插法 头插法
简单记录一下，免得下次找不到，还得重写。 先看一下效果，然后直接上代码，并且每行都配注释。 # 导入线程池的包 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed # 整个的任务函数，方便调用。也可以拆开写 def extract_append_audio_features(extract_type='age', max_workers=16): # feature_csv任务队列，可以理解为数组 data
2. JVM内存区域？--------上一个问题的延续，画个图一块一块地阐述下即可。
有点尴尬啊，可能是其他人都等着开完会才写日报，或者是写完还没过审，然后今天大家都太忙。。。
线程池、线程锁、多线程同步、线程池满了如何处理，有哪些策略，最后JVM挂了，如何分析日志，如何使用java agent
小陈：老王，快来快来，上一篇结尾说volatile不能保证原子性，我现在迫不及待了...
问题：为什么多个线程不能同时使用一个python解释器呢？ 这是因为在Python中有一种垃圾回收机制，当一个value的引用计数为0之后，就会被python的垃圾回收机制所清空掉。但是python的垃圾回收机制其实也是通过一个线程来执行的，如果可以同时调用解释器，这就会出现这样一个问题：如果我赋值了一个操作a = [1, 2, 3]的时候，当我这个线程还没有执行这个操作，只是创建了一个值[1, 2, 3]的时候，突然python解释器把垃圾回收机制的线程给执行了，这是垃圾回收机制就会发现这个值[1, 2, 3]当前引用计数还是0呢，就直接清掉了，但是此时我还没有来得及给a赋值呢，这就出现了数据错乱的问题。 # This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. # 意思是CPython的内存管理机制(垃圾回收机制)不是线程安全的，因此我们不能让python线程同时去调用python解释器。
Windows 线程同步是指多个线程一同访问共享资源时，为了避免资源的并发访问导致数据的不一致或程序崩溃等问题，需要对线程的访问进行协同和控制，以保证程序的正确性和稳定性。Windows提供了多种线程同步机制，以适应不同的并发编程场景。主要包括以下几种：
经过前面多线程编程的学习,我们遇到了线程安全的相关问题,比如多线程售票情景下的超卖/重卖现象. 上节笔记点这里-进程与线程笔记
线程和进程在使用上各有优缺点：线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。同时，线程适合于在SMP机器上运行，而进程则可以跨机器迁移。
并发类CountDownLatch类的使用示例 * CountDownLatch = Count(计数) + Down(减少) + Latch(门闩(可以理解为控制开关)) * 该类是java.util.concurrent包(大神 Doug Lea)下的一个同步锁计数器类。 * 该类最有用的方法: * (1)传入计数器初始值创建对象：CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(int cnt); * (2)down()方法：对计数器进行减1操
多线程版服务器一个客户端就需要创建一个线程! 若客户端太多, 显然不太 合适. 什么时候需要创建线程池呢？简单的说，如果一个应用需要频繁的创建和销 毁线程，而任务执行的时间又非常短，这样线程创建和销毁的带来的开销就不容 忽视，这时也是线程池该出场的机会了。如果线程创建和销毁时间相比任务执行 时间可以忽略不计，则没有必要使用线程池了。 实现的时候类似于生产者和消费
5：J.U.C下的常见类的使用。Threadpool的深入考察；blockingQueue的使用
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。一个进程至少有一个线程，一个进程必定有一个主线程。
JUC 中的同步器三个主要的成员：CountDownLatch、CyclicBarrier 和 Semaphore，通过它们可以方便地实现很多线程之间协作的功能。
一个进程往往可以包含多个线程，至少包含一个！ Java默认有几个线程？ 2 个： mian、GC 对于Java而言：Thread、Runnable、Callable 三种实现线程的方式。 JAVA不能开启线程，是调用本地方法，查看start方法可以看到底层是C++来开启线程的
在计算机操作系统，操作系统采用的是时间片轮转法来调度线程的。操作系统会为每个线程分配时间片，当线程的时间片用了，就会发生线程调度，并且等待下次分配，线程分配到的时间片的多与少就决定线程能占用cpu的时间。
线程和进程区别：需要增加 什么时候用线程、什么时候用进程 多线程 threading 构造函数 image.png 实例：和单线程加入时间对比 image.png image.png 或者直接继承线程
这个99又赋值给n，进程变量就是99，所以每次都是赋值操作，赋值了100次，最终结果99，这样还是出现数据不安全的情况
Producer-Consumer与其说是模式，更不如说是一种思想，这种思想在很多模式中都有相应的体现，比如线程池，对象池，MQ等等。 Producer-Consumer的本质是在生产者与消费者之间引入一个通道（Channel暂且理解为一个队列）,该通道主要用于控制生产者与消费者的相对速率，尽可能的保证生产的Product尽快被消费，另一方面对二者进行解耦：生产者将生产的数据放入通道，消费者从相应的通道取出数据进行消费，生产者与消费者在各自的线程中，从而使双方的处理互相不影响。
简而言之，进程是程序运行和资源分配的基本单位，一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存资源，减少切换次数，从而效率更高。线程是进程的一个实体，是cpu调度和分派的基本单位，是比程序更小的能独立运行的基本单位。同一进程中的多个线程之间可以并发执行。
Python多线程是一种并发编程的方式，通过使用多个线程在同一时间内执行多个任务，可以提高程序的性能和响应能力。在本文中，我们将介绍Python中的多线程编程，包括如何创建线程、线程同步和线程池等。
java多线程的开发属于java编程里面高级层面应用，实际中应用的场景非常多，举个简单的例子，同时下载多个文件，同时接收多条数据，多个操作同时操作一个数据块等等这方面涉及到的非常多，在开发app或者企业级应用方面都会涉及到。
每个线程都有一定的优先级，同优先级线程组成先进先出队列（先到先服务），使用分时调度策略。优先级高的线程采用抢占式策略，获得较多的执行机会。每个线程默认的优先级都与创建它的父线程具有相同的优先级。
相信各位 Javaer 在面试中或多或少肯定被问到过线程池相关问题吧，线程池是一个相对比较复杂的体系，基于此可以问出各种各样、五花八门的问题。
这里不仅仅是指使用简单的多线程编程，或者使用juc的某个类。当然这些都是并发编程的基本知识，除了使用这些工具以外，Java并发编程中涉及到的技术原理十分丰富。为了更好地把并发知识形成一个体系，也鉴于本人目前也没有能力写出这类文章，于是参考几位并发编程方面专家的博客和书籍，做一个简单的整理。
中，如果有些指令用错会使系统崩溃，所以用户程序是不可信的，无论程序员是否有意，都可能把系统弄崩溃。
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