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import geventfrom gevent import monkeyimport time# monkey.patch_all() # 补丁包，协程有IO等待时，触发协程切换def work1(): for i in range(10): print(f' work1 {i}') # tim 阅读全文
posted @ 2022-04-24 17:08
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from greenlet import greenletdef work1(): for i in range(10): print(f' work1 {i}') g2.switch()def work2(): for i in range(10): print(f' work2 {i}') g1 阅读全文
posted @ 2022-04-24 16:48
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from queue import Queueq = Queue()def func1(): while not q.empty(): i = q.get() print(f' func1 {i}') yield idef func2(): while not q.empty(): i = q.ge 阅读全文
posted @ 2022-04-24 16:36
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进程与进程之间不共享全局变量 from multiprocessing import Process, Queueimport time,osdef func1(q:Queue): while not q.empty(): print(' func1 {0} {1}'.format(q.get(), 阅读全文
posted @ 2022-04-24 15:21
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from multiprocessing import Pool, Managerimport time,osdef func1(q): print(' func1 {0} {1}'.format(q.get(), os.getpid())) time.sleep(1)if __name__ == 阅读全文
posted @ 2022-04-24 15:21
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import queuefrom threading import Threadimport timeq = queue.Queue()class Productor(Thread): def run(self) -> None: count = 0 while True: if q.qsize() 阅读全文
posted @ 2022-04-24 13:03
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队列： import queue# 1. 先进先出q1 = queue.Queue(5)q1.put(11)q1.put(22, block=False) # 插入不等待q1.put_nowait(33) # 插入不等待print(q1.qsize()) # 队列长度q1.get()q1.get(b 阅读全文
posted @ 2022-04-24 12:32
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线程效率： 1、CPU计算密集型：单线程 比多线程 快 2、网络IO密集型：多线程 比 单线程 快 import requestsimport threadingimport timenum = 0def func1(): for i in range(100): # global num # nu 阅读全文
posted @ 2022-04-24 10:42
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多个线程互相等待锁，会导致死锁 import threadingimport timemetalocA = threading.Lock()metalocB = threading.Lock()num = 0def func1(): for i in range(1000000): global n 阅读全文
posted @ 2022-04-24 10:32
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加锁的作用： 1、多个线程同时修改同一个全局变量时，确保不被CPU切片阻断 2、加锁会加长执行时间 import threadingimport timemetalocA = threading.Lock()# metalocB = threading.Locknum = 0def func1(): 阅读全文
posted @ 2022-04-24 10:23
狒狒桑
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