python並發請求

① python實現多線程並發執行

由於停服維護的需求(服務越來越多的原因),此前編寫的shell腳本執行速度緩慢(for循環,這就會很慢),為提高執行速度,參考很多資料,完成此腳本,實現並發執行機制.(當然這是測試腳本,有需要的同學,拿去改ba改ba,應該就可以用了)

此處腳本參考了 https://www.jb51.net/article/86053.htm

② python高並發怎麼解決

某個時間段內，數據涌來，這就是並發。如果數據量很大，就是高並發

高並發的解決方法：

1、隊列、緩沖區

假設只有一個窗口，陸續湧入食堂的人，排隊打菜是比較好的方式

所以，排隊（隊列）是一種天然解決並發的辦法

排隊就是把人排成 隊列，先進先出，解決了資源使用的問題

排成的隊列，其實就是一個緩沖地帶，就是 緩沖區

假設女生優先，每次都從這個隊伍中優先選出女生出來先打飯，這就是 優先隊列

例如queue模塊的類Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小頂堆實現）

2、爭搶

只開一個窗口，有可能沒有秩序，也就是誰擠進去就給誰打飯

擠到窗口的人占據窗口，直到打到飯菜離開

其他人繼續爭搶，會有一個人占據著窗口，可以視為鎖定窗口，窗口就不能為其他人提供服務了。

這是一種鎖機制

誰搶到資源就上鎖，排他性的鎖，其他人只能等候

爭搶也是一種高並發解決方案，但是，這樣可能不好，因為有可能有人很長時間搶不到

3、預處理

如果排長隊的原因，是由於每個人打菜等候時間長，因為要吃的菜沒有，需要現做，沒打著飯不走開，鎖定著窗口

食堂可以提前統計大多數人最愛吃的菜品，將最愛吃的80%的熱門菜，提前做好，保證供應，20%的冷門菜，現做

這樣大多數人，就算鎖定窗口，也很快打到飯菜走了，快速釋放窗口

一種提前載入用戶需要的數據的思路，預處理 思想，緩存常用

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③ python多進程+協程實現並發

小練習，假設一個隊列中有100000個URL地址，每個請求需要1秒鍾，嘗試用4個進程，每個進程中開啟1000個協程去請求！統計運行時間

運行時間27秒

④ python多線程延遲並發

python多線程延遲並發的解決方法如下：
1.python之中多線程的特點，實際上是將執行耗時長的任務放在前台，耗時短的任務放在後台，當處理器有空閑時或者是後台任務主動調用時就會將其拿到前台來執行，而在這個過程之中實際上每次還是執行的一個線程。
2.python多線程延遲並發指的則是當前python程序內有多個程序，也就是任務同時處於已啟動運行到運行完畢之間，且這幾個程序都是在同一個處理機上運行，但任一個時刻點上只有一個程序在處理機上運行。
3.python多線程延遲並發的好處就在於可以更加合理的去調配資源，因為多線程是使用CPU的多核處理器去完成任務的。而並發則是在同一處理器上完成任務，多線程實現並發的話就可以提高運行速度並且減少內存佔用。

⑤ Python中級精華-並發之啟動和停止線程

為了讓代碼能夠並發執行，向創建線程並在核實的時候銷毀它。

由於目的比較單純，只是講解基礎的線程創建方法，所以可以直接使用threading庫中的Thread類來實例化一個線程對象。

例子，用戶輸入兩個數字，並且求其兩個數字的四則運算的結果：

除了以上的一些功能以外，在python線程

中沒有其他的諸如給線程發信號、設置線程調度屬性、執行任何其他高級操作的功能了，如果需要這些功能，就需要手工編寫了。

另外，需要注意的是，由於GIL（全局解釋器鎖）的存在，限制了在python解釋器當中只允許運行一個線程。基於這個原因，不停該使用python線程來處理計算密集型的任務，因為在這種任務重我們希望在多個CPU核心上實現並行處理。Python線程更適合於IO處理以及設計阻塞操作的並發執行任務（即等待IO響應或等待資料庫取出結果等）。

如何判斷線程是否已經啟動？

目的：我們載入了一個線程，但是想要知道這個線程什麼時候才會開始運行？

方法：

線程的核心特徵我認為就是不確定性，因為其什麼時候開始運行，什麼時候被打斷，什麼時候恢復執行，這不是程序員能夠控制的，而是有系統調度

來完成的。如果遇到像某個線程的運行依託於其他某個線程運行到某個狀態時該線程才能開始運行，那麼這就是線程同步

問題，同樣這個問題非常棘手。要解決這類問題我們要藉助threading中的Event對象。

Event其實和條件標記類似，勻速線程

等待某個時間發生。初始狀態時事件被設置成0。如果事件沒有被設置而線程正在等待該事件，那麼線程就會被阻塞，直到事件被設置位置，當有線程設置了這個事件之後，那麼就會喚醒正在等待事件的線程，如果線程等待的事件已經設置了，那麼線程會繼續執行。

一個例子：

如上能夠確定的是，主線程會在線程t運行結束時再運行。

⑥ python多線程並發數量控制

python多線程如果不進行並發數量控制，在啟動線程數量多到一定程度後，會造成線程無法啟動的錯誤。
控制多線程並發數量的方法有好幾鍾，下面介紹用queue控制多線程並發數量的方法。python3

⑦ python用例並發怎麼解決

python-selenium並發執行測試用例(方法一 各模塊每一條並發執行)

總執行代碼:
# coding=utf-8
import unittest,os,time
import HTMLTestRunner
import threading
import sys
sys.path.append('C:/Users/Dell/Desktop/CARE/program')#使用編輯器，要指定當前目錄，不然無法執行第20行代碼

def creatsuite():
casedir = []
list = os.listdir(os.path.dirname(os.getcwd()))#獲取當前路徑的上一級目錄的所有文件夾,這里可以改成絕對路徑(要搜索的文件路徑)
for xx in list:
if "" in xx:
casedir.append(xx)
suite =[]
for n in casedir:
testunit = unittest.TestSuite()
unittest.defaultTestLoader._top_level_dir = None
#（unittest.defaultTestLoader(): defaultTestLoader()類，通過該類下面的discover()方法可自動更具測試目錄start_dir匹配查找測試用例文件（test*.py），
並將查找到的測試用例組裝到測試套件，因此可以直接通過run()方法執行discover）
discover = unittest.defaultTestLoader.discover(str(n),pattern='tet_*.py',top_level_dir=None)
for test_suite in discover:
for test_case in test_suite:
testunit.addTests(test_case)
suite.append(testunit)
return suite, casedir
def runcase(suite,casedir):
lastPath = os.path.dirname(os.getcwd())#獲取當前路徑的上一級
resultDir = lastPath+"\\run\\report\\" #報告存放路徑
now = time.strftime("%Y-%m-%d %H.%M.%S",time.localtime())
filename = resultDir + now +" result.html"
fp = file(filename, 'wb')
proclist=[]
s=0
for i in suite:
runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(stream=fp,title=str(casedir[s])+u'測試報告',description=u'用例執行情況：')
proc = threading.Thread(target=runner.run,args=(i,))
proclist.append(proc)
s=s+1
for proc in proclist:
proc.start()
for proc in proclist:
proc.join()
fp.close()
if __name__ == "__main__":
runtmp=creatsuite()
runcase(runtmp[0],runtmp[1])

⑧ python並發編程-進程池

在利用Python進行系統管理的時候，特別是同時操作多個文件目錄，或者遠程式控制制多台主機，並行操作可以節約大量的時間。多進程是實現並發的手段之一，需要注意的問題是：

例如當被操作對象數目不大時，可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個進程，十幾個還好，但如果是上百個，上千個。。。手動的去限制進程數量卻又太過繁瑣，此時可以發揮進程池的功效。

我們就可以通過維護一個進程池來控制進程數目，比如httpd的進程模式，規定最小進程數和最大進程數..

ps： 對於遠程過程調用的高級應用程序而言，應該使用進程池，Pool可以提供指定數量的進程，供用戶調用，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會創建一個新的進程用來執行該請求；但如果池中的進程數已經達到規定最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有進程結束，就重用進程池中的進程。

創建進程池的類：如果指定numprocess為3，則進程池會從無到有創建三個進程，然後自始至終使用這三個進程去執行所有任務，不會開啟其他進程

參數介紹：

方法介紹：

主要方法：

其他方法（了解部分）

應用：

發現：並發開啟多個客戶端，服務端同一時間只有3個不同的pid，幹掉一個客戶端，另外一個客戶端才會進來，被3個進程之一處理

回調函數：

需要回調函數的場景：進程池中任何一個任務一旦處理完了，就立即告知主進程：我好了額，你可以處理我的結果了。主進程則調用一個函數去處理該結果，該函數即回調函數

我們可以把耗時間（阻塞）的任務放到進程池中，然後指定回調函數（主進程負責執行），這樣主進程在執行回調函數時就省去了I/O的過程，直接拿到的是任務的結果。

如果在主進程中等待進程池中所有任務都執行完畢後，再統一處理結果，則無需回調函數

⑨ 高並發,用Python適合嗎

Python不太適合高並發，雖然可以做，但是問題還是比較大，特別如果是後端服務，需要很高的高並發的話，還是用其他語言。

要高並發的話， 多進程+協程的組合的並發性能遠高於多線程。我在這篇文章中對python的並發方案有過比較。 像是要發各種請求的，其實和爬蟲類似， 協程的方案比較合適，能達到很高的並發。

Python簡介：

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。

Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。