并发操作是指多个操作在同一时间段内发生(但不一定是同时进行)。在 Python 中,处理并发操作的方式主要有多线程(threading)和多进程(multiprocessing)。由于 Python 的全局解释器锁(GIL),多线程并不适合 CPU 密集型任务,但对于 I/O 密集型任务,线程仍然是有用的。 字典的线程安全性 Python 中的字典不是线程安全的...
fortinthreads:t.join()# 等待每个线程完成print("最终字典内容:",shared_dict)# 输出共享字典的内容 1. 2. 3. 4. join()方法会让主线程等待每个线程完成,确保在输出字典时,所有的写入操作都已完成。 总结 通过以上步骤,你已经学会了如何使用 Python 实现并发写字典。我们通过创建线程、使用锁保证线程安全,并...
好吧，我找到了答案，会离开这里，以防有更好的方法（肯定有）。使用的管理器：
# 根据查询的结果以及字段字典,转化为请求API的body,最后再合并一个特殊数据的字典 def convertMergeApiBody(self,result,dict_fields,special_fields): # 循环生成每条查询数据的请求body body = {} for result in result: for field in result: if field == "null": body[field] = None else: body[field...
目标:循环请求API灌入数据以及并发实现分析 循环请求API示例 在编写执行API请求之前,首先在查询过程有些特俗的字段需要加入api_body中,添加插入的数据,那么该如何处理呢? 合并dict字典数据 代码语言:javascript 复制 In[34]:dict1={'field1':'1'}In[35]:dict2={'field2':'2'}In[36]:In[36]:dict3=dict...
1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标:循环请求API灌入数据以及并发实现分析 循环请求API示例 在编写执行API请求之前,首先在查询过程有些特俗的字段需要加入api_body中,添加插入的数据,那么该如何处理呢? 合并dict字典数据 In [34]: dict1 = {'field1':'1'} ...
1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标:循环请求API灌入数据以及并发实现分析 循环请求API示例 在编写执行API请求之前,首先在查询过程有些特俗的字段需要加入api_body中,添加插入的数据,那么该如何处理呢? 合并dict字典数据 1In [34]: dict1 = {'field1':'1'} ...