python并发请求

① python实现多线程并发执行

由于停服维护的需求(服务越来越多的原因),此前编写的shell脚本执行速度缓慢(for循环,这就会很慢),为提高执行速度,参考很多资料,完成此脚本,实现并发执行机制.(当然这是测试脚本,有需要的同学,拿去改ba改ba,应该就可以用了)

此处脚本参考了 https://www.jb51.net/article/86053.htm

② python高并发怎么解决

某个时间段内，数据涌来，这就是并发。如果数据量很大，就是高并发

高并发的解决方法：

1、队列、缓冲区

假设只有一个窗口，陆续涌入食堂的人，排队打菜是比较好的方式

所以，排队（队列）是一种天然解决并发的办法

排队就是把人排成 队列，先进先出，解决了资源使用的问题

排成的队列，其实就是一个缓冲地带，就是 缓冲区

假设女生优先，每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭，这就是 优先队列

例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue（小顶堆实现）

2、争抢

只开一个窗口，有可能没有秩序，也就是谁挤进去就给谁打饭

挤到窗口的人占据窗口，直到打到饭菜离开

其他人继续争抢，会有一个人占据着窗口，可以视为锁定窗口，窗口就不能为其他人提供服务了。

这是一种锁机制

谁抢到资源就上锁，排他性的锁，其他人只能等候

争抢也是一种高并发解决方案，但是，这样可能不好，因为有可能有人很长时间抢不到

3、预处理

如果排长队的原因，是由于每个人打菜等候时间长，因为要吃的菜没有，需要现做，没打着饭不走开，锁定着窗口

食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品，将最爱吃的80%的热门菜，提前做好，保证供应，20%的冷门菜，现做

这样大多数人，就算锁定窗口，也很快打到饭菜走了，快速释放窗口

一种提前加载用户需要的数据的思路，预处理 思想，缓存常用

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③ python多进程+协程实现并发

小练习，假设一个队列中有100000个URL地址，每个请求需要1秒钟，尝试用4个进程，每个进程中开启1000个协程去请求！统计运行时间

运行时间27秒

④ python多线程延迟并发

python多线程延迟并发的解决方法如下：
1.python之中多线程的特点，实际上是将执行耗时长的任务放在前台，耗时短的任务放在后台，当处理器有空闲时或者是后台任务主动调用时就会将其拿到前台来执行，而在这个过程之中实际上每次还是执行的一个线程。
2.python多线程延迟并发指的则是当前python程序内有多个程序，也就是任务同时处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。
3.python多线程延迟并发的好处就在于可以更加合理的去调配资源，因为多线程是使用CPU的多核处理器去完成任务的。而并发则是在同一处理器上完成任务，多线程实现并发的话就可以提高运行速度并且减少内存占用。

⑤ Python中级精华-并发之启动和停止线程

为了让代码能够并发执行，向创建线程并在核实的时候销毁它。

由于目的比较单纯，只是讲解基础的线程创建方法，所以可以直接使用threading库中的Thread类来实例化一个线程对象。

例子，用户输入两个数字，并且求其两个数字的四则运算的结果：

除了以上的一些功能以外，在python线程

中没有其他的诸如给线程发信号、设置线程调度属性、执行任何其他高级操作的功能了，如果需要这些功能，就需要手工编写了。

另外，需要注意的是，由于GIL（全局解释器锁）的存在，限制了在python解释器当中只允许运行一个线程。基于这个原因，不停该使用python线程来处理计算密集型的任务，因为在这种任务重我们希望在多个CPU核心上实现并行处理。Python线程更适合于IO处理以及设计阻塞操作的并发执行任务（即等待IO响应或等待数据库取出结果等）。

如何判断线程是否已经启动？

目的：我们加载了一个线程，但是想要知道这个线程什么时候才会开始运行？

方法：

线程的核心特征我认为就是不确定性，因为其什么时候开始运行，什么时候被打断，什么时候恢复执行，这不是程序员能够控制的，而是有系统调度

来完成的。如果遇到像某个线程的运行依托于其他某个线程运行到某个状态时该线程才能开始运行，那么这就是线程同步

问题，同样这个问题非常棘手。要解决这类问题我们要借助threading中的Event对象。

Event其实和条件标记类似，匀速线程

等待某个时间发生。初始状态时事件被设置成0。如果事件没有被设置而线程正在等待该事件，那么线程就会被阻塞，直到事件被设置位置，当有线程设置了这个事件之后，那么就会唤醒正在等待事件的线程，如果线程等待的事件已经设置了，那么线程会继续执行。

一个例子：

如上能够确定的是，主线程会在线程t运行结束时再运行。

⑥ python多线程并发数量控制

python多线程如果不进行并发数量控制，在启动线程数量多到一定程度后，会造成线程无法启动的错误。
控制多线程并发数量的方法有好几钟，下面介绍用queue控制多线程并发数量的方法。python3

⑦ python用例并发怎么解决

python-selenium并发执行测试用例(方法一 各模块每一条并发执行)

总执行代码:
# coding=utf-8
import unittest,os,time
import HTMLTestRunner
import threading
import sys
sys.path.append('C:/Users/Dell/Desktop/CARE/program')#使用编辑器，要指定当前目录，不然无法执行第20行代码

def creatsuite():
casedir = []
list = os.listdir(os.path.dirname(os.getcwd()))#获取当前路径的上一级目录的所有文件夹,这里可以改成绝对路径(要搜索的文件路径)
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()类，通过该类下面的discover()方法可自动更具测试目录start_dir匹配查找测试用例文件（test*.py），
并将查找到的测试用例组装到测试套件，因此可以直接通过run()方法执行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())#获取当前路径的上一级
resultDir = lastPath+"\\run\\report\\" #报告存放路径
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'测试报告',description=u'用例执行情况：')
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并发编程-进程池

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：

例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数..

ps： 对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。

创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程

参数介绍：

方法介绍：

主要方法：

其他方法（了解部分）

应用：

发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有3个不同的pid，干掉一个客户端，另外一个客户端才会进来，被3个进程之一处理

回调函数：

需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数

我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数

⑨ 高并发,用Python适合吗

Python不太适合高并发，虽然可以做，但是问题还是比较大，特别如果是后端服务，需要很高的高并发的话，还是用其他语言。

要高并发的话， 多进程+协程的组合的并发性能远高于多线程。我在这篇文章中对python的并发方案有过比较。 像是要发各种请求的，其实和爬虫类似， 协程的方案比较合适，能达到很高的并发。

Python简介：

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。