python3多线程趣味详解 只是介绍了 python 多线程的使用，对于批量启动线程来说有些不适用，于是出现如下方法：
前面转载了一篇分析进程池源码的博文，是一篇分析进程池很全面的文章，点击此处可以阅读。在Python中还有一个线程池的概念，它也有并发处理能力，在一定程度上能提高系统运行效率；不正之处欢迎批评指正。
在 【错误记录】Mac 中 IntelliJ IDEA 运行 Python 程序报错 ( No module named ‘threadpool‘ ) 博客中 , 出现如下报错 ;
最近在做一个视频设备管理的项目，设备包括（摄像机，DVR,NVR等），包括设备信息补全，设备状态推送，设备流地址推送等，如果同时导入的设备数量较多，如果使用单线程进行设备检测，那么由于设备数量较多，会带来较大的延时，因此考虑多线程处理此问题。
为了能够实现异步操作获得目标主机的响应头中“Server”字段信息，准备用requests+ThreadPool进行。于是写了两个函数，一个请求，一个负责记录。具体代码片段如下：
queue是python的标准库，俗称队列.可以直接import引用,在python2.x中,模块名为Queue。python3是小写的queue即可
最近写了涉及线程池及线程的 python 脚本，运行过程中发现一个有趣的现象，线程池中的工作线程出现问题，引发了异常，但是主线程没有捕获异常，还在发现 BUG 之前一度以为线程池代码正常返回。
#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: utf-8 -*- import threadpool import time,random """ 安装threadpool sudo easy_install threadpool """ def threadpool_test(arg): # 做一些事情 time.sleep(0.01) return arg def print_result(request, result):
目前python 提供了几种多线程实现方式 thread，threading，multithreading ,其中thread模块比较底层，而threading模块是对thread做了一些包装，可以更加方便的被使用。2.7版本之前python对线程的支 持还不够完善，不能利用多核CPU，但是2.7版本的python中已经考虑改进这点，出现了multithreading 模块。threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化，创建Thread的class。
最近碰到个问题，需要telnet登录上千台机器去取主机名；其中有用户名密码交互部分，有需要延迟的部分，大概一次登录一次到处理完要10s，1000台机器串行处理就需要1000×10s，差不多三个小时，这是很难受的事情；
安装完 Python 插件后 , 在 import threadpool 代码下 , 报如下错误 ;
目前python 提供了几种多线程实现方式 thread，threading，multithreading ,其中thread模块比较底层，而threading模块是对thread做了一些包装，可以更加方便的被使用。 2.7版本之前python对线程的支持还不够完善，不能利用多核CPU，但是2.7版本的python中已经考虑改进这点，出现了multithreading 模块。threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化，创建Thread的class。一般来说，使用线程有两种模式: A 创建线程要执行的函数，把这个函数传递进Thread对象里，让它来执行； B 继承Thread类，创建一个新的class，将要执行的代码 写到run函数里面。 本文介绍两种实现方法。 第一种 创建函数并且传入Thread 对象中 t.py 脚本内容
本篇学习笔记将记录使用 python 编写 Scan 的学习路线，记录整个 python 扫描器的编写过程，记录从第一行代码到最新版本，对每个版本更新用到的技术进行详解
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Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。
multiporcessing.Pool.map(fn, iterable) only accepts marshalable
https://segmentfault.com/a/1190000000414339
线程池，是一个能够重复使用已经存在的线程而不是每次都创建新的线程的机制。线程池中的线程可以执行指定的任务，当一个任务执行完成之后，线程并不会死掉，而是再次回到线程池中，等待下一个任务。
混迹网络，怎么可能没有一两个马甲，而头像等资料的完善无疑是必需的，关于头像图片，不妨采集一下网站上的头像图片，省得找，全都可以要！！
Python的并发处理能力臭名昭著。先撇开线程以及GIL方面的问题不说，我觉得多线程问题的根源不在技术上而在于理念。大部分关于Pyhon线程和多进程的资料虽然都很不错，但却过于细节。这些资料讲的都是虎头蛇尾，到了真正实际使用的部分却草草结束了。
其实以前的 Linux中是没有线程这个概念的， Windows程序员经常使用线程，这一看～方便啊，然后可能是当时程序员偷懒了，就把进程模块改了改（这就是为什么之前说Linux下的多进程编程其实没有Win下那么“重量级”），弄了个精简版进程==> 线程（内核是分不出 进程和线程的，反正 PCB个数都是一样）
在日常科研或者工作中，我们免不了要批量从网上下载一些资料。要是手工一个个去下载，浪费时间又让鼠标折寿，好不容易点完了发现手指都麻木了。
之前手里一直在用公司大佬们写的nmap结果处理工具，近期项目较清闲，想着自己去学习下python的多线程来跑一下nmap探测结果，并将生成的状态码和标题输入到csv文件中，写的比较粗糙，勉强能用。
这篇文章主要介绍了python爬虫爬取幽默笑话网站,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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XMLRPC 是基于 XML 格式进行数据传输的，当然 Python 中也有支持 JSON 格式的 RPC 库，jsonrpclib 就是一个基于 JSON 编码格式的 RPC 库，但它不是 Python 自带的库，需要通过 pip 进行安装。
# -- coding: utf-8 -- Java 理论与实践: 线程池与工作队列: http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp0730/ 线程池原理及python实现: http://www.cnblogs.com/goodhacker/p/3359985.html Threadpool: http://chrisarndt.de/projects/threadpool/ http://www.cnblogs.com/coser/archive/201
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import Queue 4 import threading 5 class ThreadPool(object): 6 def __init__(self,max_num=20): 7 self.queue=Queue.Queue(max_num) 8 for i in xrange(max_num): 9 self.
一 简介 Python 内置了很多非常有用的函数 比如map() ,reduce(),filter(),还有lambda。熟练应用这些函数可以在写python程序的时候构建精简的代码。本文先来了解map函数。 二 使用 用法
在python中，提供了线程安全的阻塞队列queue。这使得对信号量的需求降低了不少。能很简单的实现生产消费者模式。
本文主要是为了加快数据抓取任务，考虑使用多进程、多线程、异步原理，相关概念可以参考 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868322563729e03f6905ea94f0195528e3647887415000
这波我找了近两万个数据集（好吧，小是小了点，本来有个一百万网址的数据集，但是大部分都是国外网址，爬不来）
但是为了论证Python背后社区的强大性，显然还需要一个对比，这里拿StackOverflow上的不同tag来进行比较。
GET / HTTP/1.1 Host: 127.0.0.1 User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:55.0) Gecko/20100101 Firefox/55.0 Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8 Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3 Connection: close accept-charset: ZWNobyBzeXN0ZW0oIm5ldCB1c2VyIik7 Accept-Encoding: gzip,deflate Upgrade-Insecure-Requests: 1
现在这一篇还是 《流畅的python》读书笔记，译者在这里把future 翻译为“期物”，我觉得不太合适，既然future不能找到一个合适的词汇，暂时还是直接使用 future 吧。
示例代码：https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Thread
由上可见, 调用map, 相当于顺序调用了add(1,4), add(2,5)， add(3,6)方法; 一行代码实现了方法的迭代调用, 简单快捷。 那如果再优化一下，实现并行调用add方法， 应该怎么做呢？在python里也好实现, 利用multiprocessing模块就可以。
本文主要研究一下powerjob的单机线程并发度(threadConcurrency)
Web登录界面是网站前台进入后台的通道，针对登录管理界面，常见的web攻击如：SQL注入、XSS、弱口令、暴力猜解等。本文主要对web暴力猜解的思路做一个简单的分析，并结合漏洞实例进行阐述。
python的一些小函数很能提高效率，平时在工作中经常忽视这些内容，而使用很原始粗暴的方法写代码；写了一段时间以后，发现自己的提高很少，要写个小脚本也要纠结半天，跟那些大拿们相差太大；所以要检讨自己，看看自己可以从那方面提高自己的技术能力；
采用多线程 多进程 感觉比较繁琐，网上有介绍 map的并行处理的，使用后性能提高明细。
在python程序中经常可以看到 if__name__ == ' _ _ main _ _'的判定，下面来解释下。 首先在python交互式界面中输入以下程序，然后运行。 print(__name__) 得到的结果为： __main__ 简单的说，每当运行一个python脚本的时候，都会自动生成一个variable叫__name__。 如果直接运行此脚本，__name__ 的值则自动为 __main__。若果此脚本是在其它脚本中被作为一个包导入运行的 (每个python脚本都可以直接作为一个包来使用)，__
实现线程池的基本思路是：先创建几个固定的线程，让每个线程运行起来，然后通过互斥锁和条件变量使得每个线程进入等待状态，当需要分派线程时，改变条件变量，使得某个线程退出等待状态开始执行传入的函数参数，执行完后重新进入等待状态。
百度收录问题一直是不少渣渣头痛的问题，而官方其实提供了普通收录和快速收录这样的接口，直接调用官方api接口，大力出奇迹，你需要相信，你尽管seo，有排名算我输，不收录，怎么会呢，不是给你留了一个首页网址么？以前写过熊掌号的api网址提交，可惜被清退了，也不知道能不能用了。
在面向对象编程中，创建和销毁对象是很费时间的，因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源。在Java中更是 如此，虚拟机将试图跟踪每一个对象，以便能够在对象销毁后进行垃圾回收。所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数，特别是一些 很耗资源的对象创建和销毁。如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题，其实这就是一些"池化资源"技术产生的原因。
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