def monitor_and_kill(process_name, interval=10): while True: for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name']): if process_name in proc.info['name']: os.kill(proc.info['pid'], signal.SIGTERM) time.sleep(interval) if __name__ == '__main__': monitor_and_kill('python') 将这...
等1秒再唱defdance():foriinrange(5):print("dance: swan")time.sleep(1)# 每唱一次,等1秒再跳defmain():t1=threading.Thread(target=sing)# 创建一个线程对象t2=threading.Thread(target=dance)# 创建一个线程对象t1.start()# 开启线程t2.start()# 开启线程if__name__=="__main__":...
time.sleep(1) if __name__ == '__main__': for i in range(3): # 位置参数用args=元组 关键字参数用kwargs={key:val} thd = threading.Thread(target=sayHello, args=(i,), kwargs={"age": 100}) thd.start() # 阻塞等待子线程 thd.join() print(6666) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
thread = threading.Thread(target=make_request) threads.append(thread) thread.start() for thread in threads: thread.join() if __name__ == "__main__": start_time = time.time() main() end_time = time.time() print(f"Total time: {end_time - start_time} seconds") 这个脚本创建了100...
使用Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步,这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。 enumerate():多用于在for循环中得到计数,返回的是一个enumerate对象 ...
importthreadingimporttimedefcpu_stress():whileTrue:pass# 这里是一个空循环,占用CPUif__name__=="__main__":foriinrange(4):# 创建4个线程t=threading.Thread(target=cpu_stress)t.start() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
t = threading.Thread(target=fetch, args=('http://example.com',))t.start() threads.append(t)fortinthreads: t.join() 复制代码 多进程:使用multiprocessing模块来并行处理请求,适合CPU密集型任务。 importmultiprocessingimportrequestsdeffetch(url): ...
cpu %proc.name (%thread.tid) %evt.dir %evt.type %evt.info 各个字段的含义如下: evt.num: 递增的事件号 evt.time: 事件发生的时间 evt.cpu: 事件被捕获时所在的 CPU,也就是系统调用是在哪个 CPU 执行的。比较上面的例子中,值 0 代表机器的第一个 CPU proc.name: 生成事件的进程名字,也就是哪个...
1.threading.Thread 类用来创建线程 2.start() 方法启动线程 3.可以用 join() 等待线程结束 1.4.2.5 Python 如何使用多进程 Python 有 GIL ,可以用多进程实现 CPU 密集程序 1.multiprocessing 多进程模块 2.Multiprocessing.Process 类实现多进程 3.一般用在 CPU 密集程序里,避免 GIL 的影响 ...
time.sleep(2)print(f"Task{n}finished")if__name__ =="__main__":withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3)asexecutor: tasks = [executor.submit(task, i)foriinrange(5)] concurrent.futures.wait(tasks)print("All tasks are finished") ...