Python併發執行

使用map簡化併發的複雜度，生產者消費者模型實在看的頭疼

參考這篇帖子說明的很清楚

from multiprocessing.dummy import  pool as threadpool

import requests
import time
urls=
#定義網頁資源集合
for i in range(1,21):
newpage= '' +str(i)
defgetsource
(url):
html=requests.get(url).text
return html
time1=time.time()
for i in urls:
getsource(i)
time2=time.time()
print('消耗時間%s'%(str(time2-time1)))
time3=time.time()
pool=threadpool(8)
doc=pool.map(getsource,urls)
pool.close()
pool.join()
time4=time.time()
print('消耗時間%s'%(str(time4-time3)))

Go 併發執行

需要併發執行的場景有很多 爬蟲 拉取資料 更新資料 go作為天生高併發的語言，在使用併發時是比較方便的。package main import fmt func main description 開啟多執行緒執行 param total 啟動執行緒數 param work 需要執行的方法 func ...

什麼是併發執行？

1 併發執行就是讓計算機同時執行幾個程式或同時執行同一程式多個程序或執行緒。2 早期的計算機只具有乙個 處理器 cpu 並且是單核 只有乙個運算器 的，這種情況下計算機作業系統採用併發技術實現併發執行，具體做法是採用 時間片輪詢程序排程演算法 它的思想簡單介紹如下 在作業系統的管理下，所有正在執行的...

bash指令碼併發執行

目錄背景 採用gnu的paralle程式 並行化方法 wait 缺點 程序數可控的並行化方法 命名管道 在linux下執行作業時,經常會遇到以下情形 有大量作業需要執行,完成每個作業所需要的時間也不是很長.如果我們以序列方式來執行這些作業,可能要耗費較長的時間 若採用並行方式執行則可以大大節約執行時...