并发线程池

Python并发编程——线程池 线程池           在IBM文档库中这样的一段描写:“在面向对象编程中,创建和销毁对象是很费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源。在Java中更是如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象,以便能够在对象销毁后进行垃圾回收。所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁。如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题,其实这... 阅读详情

常用线程池执行器

JDK自带线程池执行器(ThreadPoolExecutor)
spring封装的线程池执行器(ThreadPoolTaskExecutor)
后者其实是对前者的一个封装

JDK四个内置线程(池)

如下,不过实际一般使用自定义的线程池,视服务器情况而定。

  1. newFixedThreadPool:创建一个定长线程池,超出的任务会在队列中等待。
  2. newCachedThreadPool:创建一个可缓存线程池,空闲了可以回收,少了可以创建。最大大小为int类型最大值(Interger. MAX_VALUE,约21亿)。
  3. newSingleThreadExecutor:创建一个单工作线程,可以保证执行顺序。
  4. newScheduledThreadPool:创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。

线程池参数

  1. 核心线程数 corePoolSize
  2. 最大线程数 maximumPoolSize
  3. 空闲线程存活时间 keepAliveTime
  4. 时间单位 unit
  5. 任务队列 workQueue
  6. 拒绝策略 rejectedExecutionHandler

拒绝策略

  1. AbortPolicy:拒绝任务并抛出异常,会丢失数据。
  2. DiscardPolicy:仅拒绝任务,不抛异常,会丢失数据。
  3. DiscardOldestPolicy:放弃任务队列中最前面的一个未处理的任务,然后重新添加该新任务,会丢失数据。
  4. CallerRunsPolicy:拒绝任务,让调用的上级线程自己执行,不会丢失数据,但会让上级线程压力增大。
python并发爬虫——多线程、线程池实现 python并发爬虫——多线程、线程池实现 一个网络爬虫通常由发送请求、获取响应、解析页面、本地保存等这几部分组成。其中最难,细节最多的当然是页面解析环节,对于不同的页面,其解析难度必然又所差异,甚至有些安全性较高的网站还设有各种反扒机制,想要获取需要的信息需要视具体情况而言。当然这些内容不在本篇的介绍范围内。本文主要内容是针对如何使用多线程、线程池进行并发操作,提高爬虫的爬取效率。 一、常规网络爬虫 1. 执行顺序 通常,我们在使用爬虫对网页进行爬取的时候,往往采用requests库发送get请求,获取响 阅读详情

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