多线程框架python

多线程框架python相关知识

• Java多线程框架Executor详解

  为什么引入Executor线程池框架 new Thread()的缺点 每次new Thread()耗费性能 调用new Thread()创建的线程缺乏管理，被称为野线程，而且可以无限制创建，之间相互竞争，会导致过多占用系统资源导致系统瘫痪。 不利于扩展，比如如定时执行、定期执行、线程中断 采用线程池的优点 重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销，性能佳 可有效控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避免过多资源竞争，避免堵塞 提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能 Executor的介
• Java 通用爬虫框架中多线程的使用

  一. 前言 NetDiscovery 是本人开发的一款基于 Vert.x、RxJava 2 等框架实现的通用爬虫框架。它包含了丰富的特性。 二. 多线程的使用 NetDiscovery 虽然借助了 RxJava 2 来实现线程的切换，仍然有大量使用多线程的场景。本文列举一些爬虫框架常见的多线程使用场景。 2.1 爬虫的暂停、恢复 暂停和恢复是最常见的爬虫使用场景，这里借助 CountDownLatch 类实现。 CountDownLatch是一个同步工具类，它允许一个或多个线程一直等待，直到其他线程的操作执行完后再执行。 暂停方法
• 多线程渲染框架

  Introduction现在很多游戏引擎都在使用一种称为“多线程渲染渲染器”的特殊渲染系统。多线程在一段时间内已经变得非常的普及了，但是究竟什么是多线程渲染器，它又是如何工作的呢？在这篇文章里，我将解释这些问题，并将实现一个简单的多线程渲染的框架。 Why Use Threads at All其实这是一个比较简单的问题，假如你是一个饭店的老板，你的饭店有15名雇员，然而你仅仅只给其中的一个雇员分配工作，这个雇员必须接待顾客，等待顾客点餐，准备食物，打扫卫生等等，而其他的14名员工只是坐在周围等着发工资。另一面，顾客们不得不为食物等待很久，所以非常的失望。作为饭店的老板，这既浪费了时间，又浪费了时间。奇怪的是，很多软件工程师都是在以这种方式写代码的。大部分的现代CPU都包含4到8个核，每个核又包含一个ALU处理整数数学计算一个FPU处理浮点数数据计算L1和L2级缓存提供快速访问内存然而大部分的软件工程设计的代码都是单核运行的，剩下的3-7个CPU核什么都不做。为了得到更高的性能，我们需要思考如何把我
• Java线程池Executor框架详解

  Java的线程既是工作单元，也是执行机制。从JDK 5开始，把工作单元与执行机制分离开来。工作单元包括Runnable和Callable，而执行机制由Executor框架提供。Executor框架简介在HotSpot VM的线程模型中，Java线程（java.lang.Thread）被一对一映射为本地操作系统线程。Java线程启动时会创建一个本地操作系统线程；当该Java线程终止时，这个操作系统线程也会被回收。操作系统会调度所有线程并将它们分配给可用的CPU。在上层，Java多线程程序通常把应用分解为若干个任务，然后使用用户级的调度器（Executor框架）将这些任务映射为固定数量的线程；在底层，操作系统内核将这些线程映射到硬件处理器上。任务：包括被执行任务需要实现的接口：Runnable接口或Callable接口。任务的执行：包括任务执行机制的核心接口Executor，以及继承自Executor的ExecutorService接口。Executor框架有两个关键类实现了ExecutorService接口（

多线程框架python相关课程

• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

  讲师：悟空 入门 1190人正在学习

• Spark实战离线与实时项目 整合大数据生态圈多个框架 本课程整合Redis和HBase打造以Spark技术栈为核心的离线处理项目以及实时处理项目，以功能实现为基础，通过调优及重构功能实现，达到企业级生产水平。课程最后讲解Alluxio整合Hadoop和Spark的使用，拓展同学们的视野。

  讲师：Michael_PK 中级 655人正在学习

• 掌握Taro多端框架 快速上手小程序/H5开发 对前端开发者而言，众多的技术栈中需要逐个学习，逐个开发。Taro的推出适应了潮流及趋势：一套代码运行在多种小程序/H5/React Native上，React式的代码风格便于学习，详实的项目开发过程带你了解Taro开发。

  讲师：水若寒宇 中级 668人正在学习

多线程框架python相关教程

• Flask 框架简介 Python 中存在众多的 Web 开发框架：Flask、Django、Tornado、Webpy、Web2py、Bottle、Pyramid、Zope2 等。近几年较为流行的，大概也就是 Flask 和 Django 了。我们以这些 Web 开发框架作为关键字，在慕课网中搜索相关课程，查询到的课程数量如下所示：Web 开发框架相应的课程数量Django17Flask15Tornado2其余的框架0由此可见，Django 和 Flask 确实是 Python 领域中最主流的两个 Web 开发框架，本节课我们就来介绍下 Flask 框架的特点，并简单了解下 Flask 与 Django 框架的优缺点对比。
• 1. Web 框架 在计算机领域，框架指的是由部分组织、机构或者个人开发出的一套程序模板。我们借助这套程序模板可以快速进行应用开发。往往一个优秀的框架是能帮我们简化各种常用操作，比如各种类型数据库 （SQLite、MySQL 或者 PostgreSQL）的增删改查、简化各种热门互联网组件（如消息中间件等）的接入以及提供各种复杂功能的再包装。特别对于 Web 框架，会对到发生过来的 HTTP 请求做一系列的过滤处理，最后才到达我们的视图函数进行处理。计算机的每一个领域都有大量的早期互联网工作者为我们做了不少工作。为了减少重复造轮子，早期的互联网工作者为我们开发了许多优秀的代码库，而后逐渐演变成开发框架，以供普通开发者使用。正是由于开发框架的出现，大大降低了程序员的开发门槛，也导致越来越多的人员进入该行业。Web 框架是专门针对 Web 应用开发的一套开发工具，几乎都是开源和任意使用，由社区维护 。由于 Web 的后端开发语言有很多种，比如 Java、Python 以及 Go 等，它们都对应着若干个非常流行的 Web 框架。Java 中最火的 Web 开发框架莫过于 Spring 以及 SpringMVC 系列框架，Python 中有 Django、Flask 和 Tornado 等。而在这些框架的基础上，我们几乎只需要十几行就能构建出一个简单的 Web 服务。
• Django 框架简介 你好，欢迎来到这门《Django 框架》教程，这个教程会带你学习 Python 著名的 Web 开发框架 Django。这节课我们会详细介绍 Django 框架的发展历程以及 Django 框架的优缺点，并对其他 Web 开发框架做一个简单的对比。有的同学可能只学习了基础语法，对框架的概念不太了解，不用担心，你可以先看一下这篇文章，对 Django 框架有一个大致的了解，后面的小节我们对 “什么是框架？” 做了详细的阐述。
• 1. Web 框架介绍 Python Web 框架大致分为以下三类：Full-Stack Web 框架：功能非常全面，提供全方案Web开发支持。Django 是典型代表。Non Full-Stack Web 框架：框架相对比较灵活，只完成基本的功能，面向需求简单，项目周期短的项目。Flask 是典型代表。Asynchronous 异步框架：速度快，I/O性能高，高并发。 Tornado 和 Sanic 都属于这种框架。纯接口服务用的比较多。PyCharm 专业版对下面的主流 Python 框架提供以下支持： 图片来源：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/python-web-frameworks.html由图所示， PyCharm 对 Django 的支持最为全面， Flask and Pyramid 的支持次之， Django and Flask 是现在流行的Web 框架之一。
• PyCharm 支持的 Web 框架 Python 里有很多开发框架用来帮助你轻松创建 Web 应用， 本节主要讲述 PyCharm 支持哪些测试框架，以及相关框架基本介绍。
• 4. 主从多线程模型 架构图分析：主要分为三个模块，分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程，也就是说，一个 MainReactor 对应多个 SubReactor；Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件，收到事件之后，通过 Acceptor 处理连接事件；当 Acceptor 处理连接事件之后，MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理；SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听，并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件（非连接）则分配给 Handler 进行处理；Handler 通过 read () 方法读取数据，并且分发给 Worker 线程池去做业务处理；Worker 线程池分配线程去处理业务，处理完成之后把结果返回给 Handler；Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后，再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点：责任明确，单一功能拆分的更细，Reactor 主线程负责接收请求，不负责处理请求；Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况，可以减轻单个 Reactor 的压力，并且提高处理速度；Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据，耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去，每个组件需要处理的内容就会变的很简单，处理起来效率自然会很高。方案的缺点：编程复杂度非常的高；即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程，Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题，不过真实业务场景当中，如果考虑单节点故障问题的话，一般都是通过分布式集群（Netty 集群）的方式去解决，而不是靠单节点的线程模型去解决，这里大家了解一下即可。总的来说，主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型，包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。

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