1. 理解线程 线程是计算机能够进行调度的最小单位。多线程允许程序同时执行多个任务,这在 I/O 密集型或需要处理较大数据集的情况下特别有效。Python 的threading模块使得创建和管理线程变得简单。 2. 处理 List 中的数据 假设我们有一个包含整数的 List,我们希望计算它们的平方。为了提高效率,我们可以为 List 中的...
定义分段函数:该函数将负责将大列表划分为小段,并将分段任务放入线程处理队列中。 定义处理函数:每个线程将执行的任务,例如处理每段列表中的数据。 创建和启动线程:确定线程的数量,创建相应的线程并启动。 等待所有线程完成:确保所有线程在主程序退出前完成任务。 代码示例 以下是一个使用多线程对列表进行分段遍历的P...
new_list, count_list=split_list()#map返回一个迭代器,其中的回调函数的参数 最好是可以迭代的数据类型,如list;如果有 多个参数 则 多个参数的 数据长度相同;#如: pool.map(work,[[1,2],[3,4]],[0,1]]) 中 [1,2]对应0 ;[3,4]对应1 ;其实内部执行的函数为 work([1,2],0) ; work([3,...
data_list=[]forurlinurl_list:data_list.append(get_data_from_url(url)) 多线程:开启多个线程处理 frommultiprocessing.poolimportThreadPooltpool=ThreadPool(20)# 创建一个线程池,20个线程数data_list=tpool.map(get_data_from_url,url_list)# 将任务交给线程池,与python的map方法类似 多进程:开启多个进程处...
你可以使用Python的threading模块来实现多线程处理循环中不同的元素数据。下面是一个示例代码: import threading def process_data(data): # 处理数据的函数 print("Processing:", data) data_list = ['data1', 'data2', 'data3'] # 要处理的数据列表 # 创建一个线程锁 lock = threading.Lock() def ...
线程同步的问题主要是出现在多个线程对同一个共享资源进行访问时,可能会出现一些问题,为了保证数据的安全性和准确性,需要对多线程进行同步,保证一个时刻,只有一个线程在对共享资源进行访问。 先看例子, importthreading,time testList= [0] * 10#生成一个有10个0的List ...
如下代码,要执行多线程的放在run()中 import threading from time import sleep,ctime class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, s , e): threading.Thread.__init__(self) self.t…
python 多线程处理List # -*- coding:UTF-8 -*-# """ 根据Redis的密码字典,暴力破解 """ import redis import sys,os import threading BIN="/usr/local/bin/medusa" #medusa -u root -p 123456 -h 111.207.22.72 -M ssh def threadTask(plist,threadnum):...
看上面这段代码,线程1调用loop1()函数修改列表the_list,线程2调用pringtList()打印the_list.如果不同步,那么可能出现loop1()函数修改到一半的时候,线程2就把the_list打印出来了,如下图所示。 (九)线程同步(锁示例) 接下来说明2种同步原语,锁和信号量。
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。 threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。 除了使用方法外,线程模块同样提供了Thread类来处理线程,Thread类提供了以下方法: ...