多线程读文件python

多线程读文件python相关知识

• Python 多进程与多线程

  图片来自 unsplash前言：为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋，不是真正意义上的多线程？看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题：1、Python 多线程为什么耗时更长？2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？1 基础知识现在的 PC 都是多核的，使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开
• Python多线程解析

  概述记得前些日子伞哥发过一个微博调侃过Python由于GIL锁的存在，所以现在死活想把自己和机器学习扯上关系。确实，由于这个全局解释锁的存在，任何时刻只有一个核在执行Python代码，这样就导致不能充分利用多核处理器的特性。但是，我们的程序也不总是在计算的，程序有IO密集型和CPU计算密集型。如果我们的程序需要等待用户输入，等待文件读写以及网络收发数据，那计算机就会把这些等待操作放到后台去处理，把CPU留出来用于计算。所以，虽然CPU密集型的程序用Python多线程确实无法提高效率，但是如果是IO密集型的程序，是可以使用多线程提高效率的。接下来，让我们通过例子一步一步了解多线程：利用threading模块使用多线程Python标准库自带了两个多线程模块，分别是threading和thread，其中，thread是低级模块，threading是对thread的封装，一般，我们直接使用threading即可。下面来看一个简单的多线程例子：import threadingdef say_hel
• python--文件流读写

  在讲述fileinput模块之前，首先说一下python内置的文件API—open()函数以及与其相关的函数。我这里主要讲讲其中四个比较重要和常用的方法，更多的方法，可以参考：菜鸟教程http://www.runoob.com/python/file-methods.html        （1）file = open(file_name [, access_mode][, buffering])参数解析：1. file_name：file_name变量是一个需要访问的文件名称的字符串值，在应用中需要用单引号或者双引号将文件名包裹起来。 2. access_mode：access_mode决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)详细模式可以参考：菜鸟教程http://www.runoob.com/python/python-files-io.html 3. b
• Python标准库08 多线程与同步

  Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。(关于多线程的原理和C实现方法，请参考我之前写的Linux多线程与同步，要了解race condition, mutex和condition variable的概念) 多线程售票以及同步我们使用Python来实现Linux多线程与同步文中的售票程序。我们使用mutex (也就是Python中的Lock类对象) 来实现线程的同步:# A program to simulate selling tickets in multi-thread way# Written by Vameiimport&nbs

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• WEB在线文件管理器 作为嗷嗷待补的程序猿，我们在不断觅食，不断接收和掌握新技能和新知识，而作为PHP开发中我们必不可少的一项就是文件目录函数库。通过本课程文件目录函数库的学习，可以把他应用到我们真实项目中实现对项目文件目录的管理，如果你具备前端的技能，可以把它变得更绚丽多彩！

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多线程读文件python相关教程

• 1.3 读取文件 编写一个读取文件内容的 Python 程序，如果不进行错误处理，代码如下：file = open('test.txt')line = file.readline()print(line)file.close()在第 1 行，打开文件 test.txt；在第 2 行，读取文件的一行；在第 3 行，打印；在第 4 行，关闭文件。在下面的小节中，将使用异常处理对这个程序逐步进行改进。
• 3.1 Python 源文件和 Python 源文件后缀 Python 程序由多条 Python 语句组成，如果包含很多行 Python 语句，可以将 Python 程序保存到一个文本文件中，该文本文件被称为 Python 源文件，Python 源文件的后缀名为 py，例如：test.py。下面讲解另一种运行 Python 程序的方法，以 Python 源文件名作为参数，在命令行中调用 python 命令执行该 Python 程序。
• 浏览器的多线程和单线程 学习过 JavaScript 的可能会了解，JavaScript 的宿主浏览器只有一个线程运行 JavaScript，除了 JavaScript 的线程，浏览器中单个页面还有一些其他线程，例如：UI 线程负责处理渲染 DOM 元素；GUI 线程用于处理与用户交互的逻辑；网络线程用于发送接收 HTTP 请求；file 线程用于读取文件；定时器线程处理定时任务等等。
• 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。
• 1. Ruby 中的线程 通俗一点来讲，线程可以让程序同时执行多项操作。比如：读取多个文件、处理多个请求、建立多个API连接。多线程可以更好地利用CPU的核心，CPU的一个核好比一个普通人，一个普通人只能干一件事，多个人可以分开干不同的事或干很多次同样的事。注意事项：在MRI（Matz 的 Ruby 解释器）中，这是运行 Ruby 应用程序的默认方式，只有在运行 I/O 绑定的应用程序时，您才能从线程中受益。由于存在 GIL（Global Interpreter Lock，是由编程语言解释器线程持有的互斥锁，以避免与其他线程共享不是线程安全的代码。），因此存在此限制。对于一般的 Ruby 和 Python 应用，即使在多核处理器上运行，使用 GIL 的解释器始终总是允许一次仅执行一个线程。每个进程都有至少一个线程，您可以按需创建更多线程。
• 1. 多线程的基本概念 程序要完成两个任务：任务 1 进行一项复杂的计算，需要 1 秒才能完成。任务 2 读取磁盘，需要 1 秒才能完成。我们可以串行的执行这两项任务，先执行任务 1，再执行任务 2，完成这两项任务总共需要 2 秒，如下图所示：我们可以并行的执行这两项任务，同时执行这两项任务，完成这两项任务只需要 1 秒，如下图所示：显然，并行执行的时间小于串行执行的时间。很多场景下，我们希望程序能够同时执行多个任务，操作系统提供了多线程的机制用于实现并行执行多个任务。在操作系统中，线程是一个可以独立执行的任务。程序执行时至少包含一个线程，可以使用线程相关的 API 创建新的线程。Python 的 threading 模块提供了类 Thread，用户通过新建一个类 Thread 创建新的线程，本文描述了类 Thread 的基本使用。

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