Python并发执行
2016-02-26 22:28
786 查看
使用Map简化并发的复杂度,生产者消费者模型实在看的头疼
参考这篇帖子说明的很清楚
结合极客学院这位老师视频的参考代码如下
并行化以后加速真是明显:
参考这篇帖子说明的很清楚
结合极客学院这位老师视频的参考代码如下
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import requests import time urls=[] #定义网页资源集合 for i in range(1,21): newpage= 'http://tieba.baidu.com/p/3522395718?pn=' +str(i) urls.append(newpage) def getsource(url): html=requests.get(url).text return html time1=time.time() for i in urls: getsource(i) time2=time.time() print('消耗时间%s'%(str(time2-time1))) time3=time.time() pool=ThreadPool(8) doc=pool.map(getsource,urls) pool.close() pool.join() time4=time.time() print('消耗时间%s'%(str(time4-time3)))
并行化以后加速真是明显:
相关文章推荐
- Python动态类型的学习---引用的理解
- Python3写爬虫(四)多线程实现数据爬取
- 垃圾邮件过滤器 python简单实现
- 下载并遍历 names.txt 文件,输出长度最长的回文人名。
- install and upgrade scrapy
- Scrapy的架构介绍
- Centos6 编译安装Python
- 使用Python生成Excel格式的图片
- 让Python文件也可以当bat文件运行
- [Python]推算数独
- Python中zip()函数用法举例
- Python中map()函数浅析
- Python将excel导入到mysql中
- Python在CAM软件Genesis2000中的应用
- 使用Shiboken为C++和Qt库创建Python绑定
- FREEBASIC 编译可被python调用的dll函数示例
- Python 七步捉虫法