1.异常处理机制
2.多进程
引入多进程的库文件: import multiprocessing
多进程测试, 需要在主函数 main 中 进行测试
创建进程的类:Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),target表示调用对象,args表示调用对象的位置参数元组。kwargs表示调用对象的字典。name为别名。group实质上不使用。
方法:is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()。其中,Process以start()启动某个进程。
属性:authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束)、name、pid。其中daemon是父进程终止后自动终止,且自己不能产生新进程,必须在start()之前设置
daemon 是守护进程 :daemon是父进程终止后自动终止,且自己不能产生新进程,必须在start()之前设置。#主线程执行完毕之后,不管子线程是否执行完毕都随着主线程一起结束。
输出:
使用多个进程访问共享资源的时候,需要使用Lock 来避免访问的冲突
输出:
进程池
进程池 Pool
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。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,上千个目标,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。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,才会创建新的进程来它。
apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞,apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的
非阻塞和阻塞进程池
单个函数使用线程池:
输出:
多个函数使用线程池
使用get() 函数,同样可以获取pandas 的数据结构;
输出结果:
3.PyQt5 中的QTimer 模块
pyqt5中的多线程的应用,多线程技术涉及3种方法,1.使用计时器QTimer, 2.使用多线程模块QThread ,3.使用事件处理功能
1.使用QTimer模块,创建QTimer实例,将timeout信号连接到槽函数,并调用timeout 信号。 self.timer.start(1000)时间为毫秒
引入模块
from PyQt5.QtCore import QTimer, QDateTime
QThread模块,使用该模块开始一个线程,可以创建它的一个子类,然后覆盖QThread.run() 的方法。调用自定义的线程时,调用start()方法,会自动调用run的方法,
QThread 还有 started , finished 信号,可以见信号连接到槽函数中
demo 2:
参考: