骨干语法,为啥Python为如此慢

By admin in 4858.com on 2019年4月23日

Python语言 近年来 人气爆棚 。它布满应用于网络开荒运行,数据科学,网络费用,以及互连网安全主题材料中。

一、            Python重要应用领域

编写翻译型与解释型。

GIL 是什么东西

先评释下 GIL 其实并不是 Python 语言的性状,它实际上是在落到实处 Python
解释器(CPython)时所引进的二个概念。

那正是说,CPython 又是怎么吗? 类比
C++,那是壹套语言的正经,可是足以再不相同的编写翻译器上来编写翻译成可进行代码。比较著名的编译器比方GCC, Visual C++等。Python 也一律,一样的代码能够通过
CPython、PyPy、Psyco、JPython等不等的 Python 遭受来施行。举个例子 JPython
就从未 GIL。

因为 CPython 是绝大大多条件下暗中同意的 Python
施行意况,所以众多人在概念上就暗中认可 CPython 便是 Python,也就想当然的把
GIL 作为了 Python 语言的症结。所以自个儿那边再次肯定一点: GIL 并不是 Python
的特点, Python 完全能够不凭借于 GIL。

那正是说 CPython 中的 GIL 又是何等吗?

全称是 Global Interpreter Lock。

官方网址是如此解释的:

一个防止多线程并发执行机器码的一个 Mutex。

尼玛啊,那不正是三个 Bug 般存在的大局锁嘛!表急。。。

然而, Python 在进程上完全未有优势可言。

(1)       云计算

  编译器是把源程序的每一条语句都编写翻译成机器语言,并保存成2进制文件,那样运维时Computer能够一贯以机器语言来运作此程序,速度赶快; 

真是 Bug ?

玩过 Python 的,笔者深信不疑广大都在顾虑 GIL
在潜移默化10二线程程序的施行质量。但,作者这次想说你忧郁的未免太多了。

那并不是 Python 中的 Bug
,它的存在只但是消除了某些题目,并不能够一举成功全数的难点。终归人都无完人。

在速度上,Java如何同C,C++,C#或然Python相相比较?答案差不多完全取决于要运营的应用。在那个标题上,未有完善的判定规范,但是The
Computer Language Benchmarks Game 是二个毋庸置疑的法子。

(2)       WEB开发

  而解释器则是只在施行顺序时,才一条一条的解说成机器语言给Computer来实践,所以运维速度是不及编写翻译后的程序运转的快的.

那正是说,我们应当怎么合理的运用 GIL 呢?

在商酌普通的GIL在此以前,有有个别要重申的是GIL只会影响到那些严重重视CPU的主次(比方计算型的)。
若是你的次序半数以上只会涉嫌到I/O,比方网络互动,那么使用多线程就很适用,
因为它们半数以上时光都在等候。实际上,你一点一滴能够放心的创立几千个Python线程,
当代操作系统运营这么多线程未有任何压力,没啥可顾忌的。

而对此依附CPU的程序,你须求弄清楚奉行的计量的风味。
举个例子,优化底层算法要比选用102线程运转快得多。
类似的,由于Python是分解实施的,假诺您将这几特性能瓶颈代码移到3个C语言扩充模块中,
速度也会升高的异常快。假如您要操作数组,那么使用NumPy那样的扩大会越发的飞速。
最终,你还足以思索下别的可选完结方案,比方PyPy,它通过3个JIT编写翻译器来优化实行成效(但是在写那本书的时候它还无法帮助Python 三)。

再有少数要留心的是,线程不是专程用来优化质量的。
3个CPU依赖型程序也许会使用线程来保管1个图形用户分界面、2个网络连接或其余服务。
那时候,GIL会发出局部标题,因为要是三个线程长时间抱有GIL的话会招致别的非CPU型线程一向守候。
事实上,3个写的不得了的C语言扩充会促成那一个难点越是严重,
就算代码的臆想部分会比在此之前运维的更加快些。

说了如此多,以往想说的是大家有两种政策来缓和GIL的缺点。
首先,如若您一点一滴专业于Python情形中,你能够利用 multiprocessing
模块来创制1个进度池,
并像三头管理器同样的选取它。举例,即使你有如下的线程代码:

# Performs a large calculation (CPU bound)
def some_work(args):
    ...
    return result

# A thread that calls the above function
def some_thread():
    while True:
        ...
        r = some_work(args)
    ...

修改代码,使用进度池:

# Processing pool (see below for initiazation)
pool = None

# Performs a large calculation (CPU bound)
def some_work(args):
    ...
    return result

# A thread that calls the above function
def some_thread():
    while True:
        ...
        r = pool.apply(some_work, (args))
        ...

# Initiaze the pool
if __name__ == '__main__':
    import multiprocessing
    pool = multiprocessing.Pool()

其1通过行使多少个手艺运用进度池化解了GIL的题目。
当贰个线程想要试行CPU密集型职业时,会将任务发给进程池。
然后进度池会在别的1个进度中运维1个单独的Python解释器来行事。
当线程等待结果的时候会放出GIL。
并且,由于计算任务在单独解释器中实行,那么就不会受限于GIL了。
在三个多核系统方面,你会意识这些本事能够让您很好的行使多CPU的优势。

除此以外一个消除GIL的政策是运用C扩充编制程序才干。
首要思量是将总结密集型职务转移给C,跟Python独立,在专业的时候在C代码中释放GIL。
那足以因此在C代码中插入下边那样的古怪宏来达成:

#include "Python.h"
...

PyObject *pyfunc(PyObject *self, PyObject *args) {
   ...
   Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
   // Threaded C code
   ...
   Py_END_ALLOW_THREADS
   ...
}

倘若你选择别的工具访问C语言,例如对于Cython的ctypes库,你不须要做别的交事务。
举个例子,ctypes在调用C时会自动释放GIL。

链接:

(三)       科学计算、人工智能

  动态语言和静态语言
  平日大家所说的动态语言、静态语言是指动态类型语言和静态类型语言。

讨论

广大工程师在直面线程质量难点的时候,即刻就会怪罪GIL,什么都是它的主题材料。
其实那样子太不厚道也太天真了点。
作为贰个诚实的例子,在十二线程的网络编制程序中潜在的 stalls
大概是因为其余原因举例贰个DNS查找延时,而跟GIL毫非亲非故系。
最终你真的需求先去搞懂你的代码是不是真的被GIL影响到。
同时还要精晓GIL大多数都应该只关心CPU的拍卖而不是I/O.

只要你盘算选拔贰个管理器池,注意的是这么做涉嫌到数量连串化和在差别Python解释器通讯。
被实践的操作供给放在3个由此def语句定义的Python函数中,不可能是lambda、闭包可调用实例等,
并且函数参数和再次回到值必须求合作pickle。
同样,要实践的职分量必须丰裕大以弥补额外的通讯支出。

此外一个难点是当混合使用线程和进度池的时候会让您很头痛。
要是你要同时采取两者,最棒在先后运营时,创制任何线程在此以前先创制二个单例的进程池。
然后线程使用同1的长四平来举办它们的一个钱打二15个结密集型工作。

C扩展最注重的表征是它们和Python解释器是涵养单身的。
也正是说,若是你盘算将Python中的职责分配到C中去施行,
你供给确认保障C代码的操作跟Python保持独立,
那就表示不要选拔Python数据结构以及不要调用Python的C API。
此外3个便是你要确定保障C扩大所做的劳作是十足的,值得您如此做。
也正是说C扩充担负起了多量的测算义务,而不是少数多少个总计。

这几个消除GIL的方案并无法适用于拥相当。
比如,有个别项目标应用程序如果被分解为几个进度管理的话并不能够很好的干活,
也不可能将它的部分代码改成C语言施行。
对于那么些应用程序,你将要和谐须要消除方案了
(比方多进度访问共享内部存款和储蓄器区,多解析器运营于同一个历程等)。
大概,你还足以设想下其余的解释器达成,比方PyPy。

(肆)       系统运营

   (一)动态类型语言:动态类型语言是指在运作时期才去做数据类型检查的言语,也正是说,在用动态类型的语言编制程序时,长久也不用给别的变量指定数据类型,该语言会在您首先次赋值给变量时,在中间将数据类型记录下来。Python和Ruby正是壹种标准的动态类型语言,其余的各个脚本语言如VBScript也有点属于动态类型语言。

依据本人对The 计算机 Language Benchmarks
Game超越10年的观望,相比较于Java,C#,Go,JavaScript,
C++等,Python是最慢的语言之壹。个中囊括了 JIT (C#, Java) 和 AOT
(C, C++)编写翻译器,以及解释型语言,举例JavaScript。

(5)       金融

    (②)静态类型语言:静态类型语言与动态类型语言恰恰相反,它的数据类型是在编写翻译其间检查的,也正是说在写程序时要证明全部变量的数据类型,C/C++是静态类型语言的卓著代表,别的的静态类型语言还有C#、JAVA等。

动态编写翻译:

(6)       图形GUI

  强类型定义语言和弱类型定义语言

贰、            Python在部分市廛的使用

    (1)强类型定义语言:强制数据类型定义的言语。也正是说,1旦2个变量被钦点了有些数据类型,假如不经过强制转变,那么它就永世是以此数据类型了。比如:假设你定义了3个整型变量a,那么程序根本不大概将a当作字符串类型管理。强类型定义语言是种类安全的言语。

静态编写翻译:

(1)       谷歌

    (二)弱类型定义语言:数据类型能够被忽略的言语。它与强类型定义语言相反,
多个变量能够赋差别数据类型的值。

(2)       CIA

强类型定义语言在速度上只怕略逊色于弱类型定义语言,可是强类型定义语言带来的严峻性能够使得的避免过多错误。别的,“那门语言是否动态语言”与“那门语言是还是不是类型安全”之间是全然未有关系的!
  比如:Python是动态语言,是强类型定义语言(类型安全的语言);
VBScript是动态语言,是弱类型定义语言(类型不安全的言语);
JAVA是静态语言,是强类型定义语言(类型安全的语言)。

骨干语法,为啥Python为如此慢。专注:当本人关系“Python”时,笔者指的是CPython这么些官方的解释器。小编也将要本文中提起别的的解释器。

(3)       NASA

  通过地点这个介绍,大家得以汲取,python是①门动态解释性的强类型定义语言。

本人想要回答那样叁个标题:当运维同一个先后时,为何Python会
比其余语言慢二到10倍?为啥我们无能为力将它变得更加快?

(4)       YouTube

  python的得失。

  先看亮点

  1. Python的定势是“优雅”、“明确”、“轻松”,所以Python程序看上去总是轻便易懂,初学者学Python,不但入门轻易,而且今后深切下去,能够编写这几个可怜分外复杂的顺序。
  2. 支付成效相当高,Python有十三分有力的第一方库,基本上你想通过电脑达成别的成效,Python官方Curry都有照管的模块举行支撑,直接下载调用后,在基础库的基本功上再实行支付,大大下降开采周期,幸免重新造轮子。
  3. 高档语言————当您用Python语言编写程序的时候,你无需思量诸如哪些处理你的次第选择的内部存款和储蓄器1类的底部细节
  4. 可移植性————由于它的开源本质,Python已经被移植在无数阳台上(经过改造使它能够工作在不相同平台上)。假设您小心地幸免采纳重视于系统的特征,那么您的富有Python程序无需修改就差不多能够在市面上具有的体系平台上运转
  5. 可扩张性————假使你要求你的一段重点代码运维得更加快依然希望有个别算法不公开,你能够把你的局地程序用C或C++编写,然后在您的Python程序中运用它们。
  6. 可嵌入性————你能够把Python嵌入你的C/C++程序,从而向你的顺序用户提供脚本作用。

  再看缺点:

  1. 进程慢,Python
    的运营速度相比较C语言确实慢诸多,跟JAVA比较也要慢一些,由此那也是不少所谓的大拿不屑于使用Python的第1原因,但事实上那里所指的周转速度慢在大部情形下用户是不可能直接感知到的,必须正视测试工具技能反映出来,比方你用C运一个先后花了0.0一s,用Python是0.一s,这样C语言直接比Python快了十倍,算是万分夸张了,可是你是无力回天直接通过肉眼感知的,因为三个常人所能感知的光阴相当的小单位是0.壹伍-0.四s左右,哈哈。其实在大部气象下Python已经完全能够满意你对程序速度的渴求,除非您要写对进程供给相当高的索求引擎等,那种景况下,当然依然提出您用C去落到实处的。
  2. 代码不可能加密,因为PYTHON是解释性语言,它的源码都以以名文方式存放的,可是自身不觉得那算是三个败笔,假使你的品种供给源代码必须是加密的,那您一齐头就不应有用Python来去完结。
  3. 线程不能够使用多CPU难题,那是Python被人申斥最多的三个欠缺,GIL即全局解释器锁(Global
    Interpreter
    Lock),是Computer程序设计语言解释器用于同步线程的工具,使得任曾几何时刻仅有贰个线程在推行,Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread,在Windows上为Win
    thread,完全由操作系统调解线程的进行。1个python解释器进程内有一条主线程,以及多条用户程序的实施线程。即便在多核CPU平台上,由于GIL的留存,所以禁止多线程的并行实践。关于这几个主题素材的投降消除办法,大家在随后线程和进度章节里再张开详细探寻。

  当大家编辑Python代码时,大家获得的是三个含有Python代码的以.py为增添名的公文文件。要运维代码,就必要Python解释器去施行.py文件。

  由于全数Python语言从专门的学业到解释器都以开源的,所以理论上,只要水平够高,任何人都能够编写Python解释器来施行Python代码(当然难度极大)。事实上,确实存在多样Python解释器。

以下是最重视的原委:

(5)       Dropbox

  python的种类。

  CPython

    当大家从Python官网下载并设置好Python
三.六后,大家就一贯获取了多少个合法版本的解释器:CPython。那么些解释器是用C语言开采的,所以叫CPython。在指令行下运营python正是开发银行CPython解释器。

    CPython是行使最广的Python解释器。教程的保有代码也都在CPython下奉行。

  IPython

    IPython是依据CPython之上的一个交互式解释器,也便是说,IPython只是在交互形式上独具拉长,不过实行Python代码的效益和CPython是截然等同的。好比繁多进口浏览器固然外观区别,但基本其实都以调用了IE。

    CPython用>>>用作提醒符,而IPython用In [``序号``]:用作提醒符。

  PyPy

    PyPy是另二个Python解释器,它的对象是举行进程。PyPy选拔JIT技术,对Python代码举办动态编译(注意不是分解),所以能够鲜明增加Python代码的举办进程。

    绝超越二分一Python代码都得以在PyPy下运作,可是PyPy和CPython有1对是例外的,那就导致同样的Python代码在二种解释器下施行恐怕会有两样的结果。假诺你的代码要放置PyPy下实行,就需求领会PyPy和CPython的区别点。

  Jython

    Jython是运维在Java平台上的Python解释器,能够平昔把Python代码编写翻译成Java字节码试行。

  IronPython

    IronPython和Jython类似,只可是IronPython是运作在微软.Net平台上的Python解释器,能够直接把Python代码编写翻译成.Net的字节码。

Python的解释器诸多,但利用最广大的还是CPython。假诺要和Java或.Net平台相互,最棒的法子不是用Jython或IronPython,而是经过网络调用来交互,确定保障各程序之间的独立性。

  • “它是GIL(Global Interpreter Lock全局解释器锁)”
  • “它是解释型语言而非编写翻译语言”
  • “它是动态类型语言”

(6)       Instagram

   内容编码。

    python贰解释器在加载 .py
文件中的代码时,会对剧情张开编码(暗中认可ascill),而python三对剧情进行编码的默许为utf-八。

    ASCII(American Standard Code for Information
Interchange,美利坚联邦合众国行业内部音信置换代码)是依据拉丁字母的一套Computer编码系统,首要用来体现当代土耳其语和其他西欧语言,其最八只可以用
八 位来表示(二个字节),即:2**八 = 25陆,所以,ASCII码最多只可以表示 25玖个暗记。

Bin(二进制)
Oct(八进制)
Dec(十进制)
Hex(十六进制)
缩写/字符
解释
0000 0000
0
0
00
NUL(null)
空字符
0000 0001
1
1
01
SOH(start of headline)
标题开始
0000 0010
2
2
02
STX (start of text)
正文开始
0000 0011
3
3
03
ETX (end of text)
正文结束
0000 0100
4
4
04
EOT (end of transmission)
传输结束
0000 0101
5
5
05
ENQ (enquiry)
请求
0000 0110
6
6
06
ACK (acknowledge)
收到通知
0000 0111
7
7
07
BEL (bell)
响铃
0000 1000
10
8
08
BS (backspace)
退格
0000 1001
11
9
09
HT (horizontal tab)
水平制表符
0000 1010
12
10
0A
LF (NL line feed, new line)
换行键
0000 1011
13
11
0B
VT (vertical tab)
垂直制表符
0000 1100
14
12
0C
FF (NP form feed, new page)
换页键
0000 1101
15
13
0D
CR (carriage return)
回车键
0000 1110
16
14
0E
SO (shift out)
不用切换
0000 1111
17
15
0F
SI (shift in)
启用切换
0001 0000
20
16
10
DLE (data link escape)
数据链路转义
0001 0001
21
17
11
DC1 (device control 1)
设备控制1
0001 0010
22
18
12
DC2 (device control 2)
设备控制2
0001 0011
23
19
13
DC3 (device control 3)
设备控制3
0001 0100
24
20
14
DC4 (device control 4)
设备控制4
0001 0101
25
21
15
NAK (negative acknowledge)
拒绝接收
0001 0110
26
22
16
SYN (synchronous idle)
同步空闲
0001 0111
27
23
17
ETB (end of trans. block)
结束传输块
0001 1000
30
24
18
CAN (cancel)
取消
0001 1001
31
25
19
EM (end of medium)
媒介结束
0001 1010
32
26
1A
SUB (substitute)
代替
0001 1011
33
27
1B
ESC (escape)
换码(溢出)
0001 1100
34
28
1C
FS (file separator)
文件分隔符
0001 1101
35
29
1D
GS (group separator)
分组符
0001 1110
36
30
1E
RS (record separator)
记录分隔符
0001 1111
37
31
1F
US (unit separator)
单元分隔符
0010 0000
40
32
20
(space)
空格
0010 0001
41
33
21
!
叹号
0010 0010
42
34
22
"
双引号
0010 0011
43
35
23
#
井号
0010 0100
44
36
24
$
美元符
0010 0101
45
37
25
%
百分号
0010 0110
46
38
26
&
和号
0010 0111
47
39
27
闭单引号
0010 1000
50
40
28
(
开括号
0010 1001
51
41
29
)
闭括号
0010 1010
52
42
2A
*
星号
0010 1011
53
43
2B
+
加号
0010 1100
54
44
2C
,
逗号
0010 1101
55
45
2D
减号/破折号
0010 1110
56
46
2E
.
句号
00101111
57
47
2F
/
斜杠
00110000
60
48
30
0
数字0
00110001
61
49
31
1
数字1
00110010
62
50
32
2
数字2
00110011
63
51
33
3
数字3
00110100
64
52
34
4
数字4
00110101
65
53
35
5
数字5
00110110
66
54
36
6
数字6
00110111
67
55
37
7
数字7
00111000
70
56
38
8
数字8
00111001
71
57
39
9
数字9
00111010
72
58
3A
:
冒号
00111011
73
59
3B
;
分号
00111100
74
60
3C
<
小于
00111101
75
61
3D
=
等号
00111110
76
62
3E
>
大于
00111111
77
63
3F
?
问号
01000000
100
64
40
@
电子邮件符号
01000001
101
65
41
A
大写字母A 
01000010
102
66
42
B
大写字母B
01000011
103
67
43
C
大写字母C
01000100
104
68
44
D
大写字母D
01000101
105
69
45
E
大写字母E
01000110
106
70
46
F
大写字母F
01000111
107
71
47
G
大写字母G
01001000
110
72
48
H
大写字母H
01001001
111
73
49
I
大写字母I
01001010
112
74
4A
J
大写字母J
01001011
113
75
4B
K
大写字母K
01001100
114
76
4C
L
大写字母L
01001101
115
77
4D
M
大写字母M
01001110
116
78
4E
N
大写字母N
01001111
117
79
4F
O
大写字母O
01010000
120
80
50
P
大写字母P
01010001
121
81
51
Q
大写字母Q
01010010
122
82
52
R
大写字母R
01010011
123
83
53
S
大写字母S
01010100
124
84
54
T
大写字母T
01010101
125
85
55
U
大写字母U
01010110
126
86
56
V
大写字母V
01010111
127
87
57
W
大写字母W
01011000
130
88
58
X
大写字母X
01011001
131
89
59
Y
大写字母Y
01011010
132
90
5A
Z
大写字母Z
01011011
133
91
5B
[
开方括号
01011100
134
92
5C
\
反斜杠
01011101
135
93
5D
]
闭方括号
01011110
136
94
5E
^
脱字符
01011111
137
95
5F
_
下划线
01100000
140
96
60
`
开单引号
01100001
141
97
61
a
小写字母a 
01100010
142
98
62
b
小写字母b
01100011
143
99
63
c
小写字母c
01100100
144
100
64
d
小写字母d
01100101
145
101
65
e
小写字母e
01100110
146
102
66
f
小写字母f
01100111
147
103
67
g
小写字母g
01101000
150
104
68
h
小写字母h
01101001
151
105
69
i
小写字母i
01101010
152
106
6A
j
小写字母j
01101011
153
107
6B
k
小写字母k
01101100
154
108
6C
l
小写字母l
01101101
155
109
6D
m
小写字母m
01101110
156
110
6E
n
小写字母n
01101111
157
111
6F
o
小写字母o
01110000
160
112
70
p
小写字母p
01110001
161
113
71
q
小写字母q
01110010
162
114
72
r
小写字母r
01110011
163
115
73
s
小写字母s
01110100
164
116
74
t
小写字母t
01110101
165
117
75
u
小写字母u
01110110
166
118
76
v
小写字母v
01110111
167
119
77
w
小写字母w
01111000
170
120
78
x
小写字母x
01111001
171
121
79
y
小写字母y
01111010
172
122
7A
z
小写字母z
01111011
173
123
7B
{
开花括号
01111100
174
124
7C
|
垂线
01111101
175
125
7D
}
闭花括号
01111110
176
126
7E
~
波浪号
01111111
177
127
7F
DEL (delete)
删除

 

    显著ASCII码不可能将世界上的种种文字和符号全体意味着,所以,就供给新出一种能够代表全数字符和标识的编码,即:Unicode

    Unicode(统1码、万国码、单一码)是壹种在计算机上选用的字符编码。Unicode
是为着消除守旧的字符编码方案的局限而产生的,它为每个语言中的各样字符设定了合并并且唯一的二进制编码,规定虽有的字符和标识最少由
1陆 位来代表(二个字节),即:二 **16 = 65536,
    注:此处说的的是最少一个字节,大概越来越多

    UTF-八,是对Unicode编码的回落和优化,他不再使用最少使用3个字节,而是将富有的字符和标识进行归类:ascii码中的内容用一个字节保存、欧洲的字符用三个字节保存,东南亚的字符用3个字节保存…

那正是说以上哪个种类原因对品质影响最大呢?

(7)       Facebook

   注释。

    当行注释:# 被批注内容

    多行注释:”’被疏解内容”’,也许”””被批注内容”””

“它是全局解释器锁”

(8)       Redhat

  变量

    变量是什么样?
 变量:把程序运维的高级中学级结果暂且的存在内部存款和储蓄器里,以便后续的代码调用。

    变量定义的规则:

  • 变量名只可以是 字母、数字或下划线的自便组合
  • 变量名的第1个字符不能够是数字
  • 以下尊敬字不可能声称为变量名
    [‘and’, ‘as’, ‘assert’, ‘break’, ‘class’, ‘continue’, ‘def’, ‘del’,
    ‘elif’, ‘else’, ‘except’, ‘exec’, ‘finally’, ‘for’, ‘from’,
    ‘global’, ‘if’, ‘import’, ‘in’, ‘is’, ‘lambda’, ‘not’, ‘or’, ‘pass’,
    ‘print’, ‘raise’, ‘return’, ‘try’, ‘while’, ‘with’, ‘yield’] 

今世管理器的CPU常常是多核的,并且某些具有两个Computer。为了丰裕利用多余的拍卖技能,操作系统定义了1种低端的构造叫做线程:3个经过(举例Chrome浏览器)能够发生多个线程并且指点内部系统。

(9)       豆瓣

  常量

    常量即指不改变的量,如pai 3.1415玖二6五三..

如若一个经过是CPU密集型,那么其负载可以被多核同时管理,从而有效增进大大多使用的快慢。

(10)   知乎

  流程序调整制之–if。

  if…else 语句

    单分支

   if 条件:
      满足条件后要执行的代码

    双分支

   """
   if 条件:
      满足条件执行代码
   else:
      if条件不满足就走这段
   """
   AgeOfOldboy = 48

   if AgeOfOldboy > 50 :
      print("Too old, time to retire..")
   else:
      print("还能折腾几年!")

Python的缩进有以下多少个标准:

  • 伍星级代码必须顶行写,即只要壹行代码自身不依据于其余条件,那它必须不能够开始展览其余缩进
  • 同样等第的代码,缩进必须一律

当自个儿写那篇文章时,作者的Chrome浏览器同时持有43个线程。注意,基于POSIX(比方MacOS和Linux)和Windows操作系统比较,线程的组织和API是见仁见智的。操作系统也会管理线程的调整难点。

(11)   春雨医师

  流程序调整制之–while循环。

    基本循环

 
while 条件:
     
    # 循环体
 
    # 如果条件为真,那么循环体则执行
    # 如果条件为假,那么循环体不执行

    循环中止语句 

假诺在循环的进度中,因为有些原因,你不想继续循环了,怎么把它搁浅掉呢?那就用到break
或 continue 语句

  • break用于完全终止二个循环往复,跳出循环体实行循环前边的语句
  • continue和break有点类似,区别在于continue只是结束这次巡回,接着还施行后边的轮回,break则统统止住循环

  count = 0
  while count <= 100 : #只要count<=100就不断执行下面的代码
      print("loop ", count)
      if count == 5:
          break
      count +=1 #每执行一次,就把count+1,要不然就变成死循环啦,因为count一直是0

  print("-----out of while loop ------")

  while … else ..

    与任何语言else 一般只与if 搭配差异,在Python 中还有个while
…else 语句

    while 前边的else 成效是指,当while
循环平常实行完,中间未有被break 中止的话,就会推行else前面的语句

    count = 0
    while count <= 5 :
        count += 1
      print("Loop",count)

    else:
        print("循环正常执行完啦")
    print("-----out of while loop ------")

    若是施行进度中被break啦,就不会实施else的语句啦

    count = 0
    while count <= 5 :
        count += 1
      if count == 3:break
        print("Loop",count)

    else:
        print("循环正常执行完啦")
    print("-----out of while loop ------")

 

 

 

假设您前边并未做过102线程编制程序,你须求神速熟稔锁的定义。差别于单线程进度,你须要确认保障当内部存款和储蓄器中的变量被修改时,10二线程不会同时试图访问照旧更换同一个存款和储蓄地方。

(12)   等等

当CPython创制变量时,它会预先分配存款和储蓄空间,然后计算当前变量的引用数目。那些定义被喻为引用计数。即使引用计数为零,那么它将从系统中自由对应存款和储蓄区域。

三、            Python

那正是为啥在CPython中成立“一时半刻”变量不会使利用占用多量的仓库储存空间——尤其是当使用中利用了for循环那1类或者多量成立“目前”变量的结构时。

python动态语言,强类型语言

当存在七个线程调用变量时,CPython怎样锁住引用计数成为了三个挑衅。而“全局解释锁”应运而生,它亦可谨慎调节线程的实施。无论有多少的线程,解释器每回只好实行二个操作。

(一)    优点

那对Python的个性意味着什么吧?

(一)          
Python的一定是“优雅”、“显著”、“简单”,所以Python程序看上去总是轻巧易懂,初学者学Python,不但入门轻巧,而且以往深切下去,可以编写制定那么些可怜格外复杂的先后。

只要你的行使基于单线程、单解释器,那么探讨速度那点就毫无意义,因为去掉GIL并不会影响代码品质。

(贰)          
开垦功用越来越高,Python有那多少个强劲的第三方库,基本上你想透过Computer完毕任何意义,Python官方Curry都有相应的模块实行援助,直接下载调用后,在基础库的根基上再张开开荒,大大下降开荒周期,幸免重复造轮子。

如若你想使用线程在单解释器(Python
进程)中实现产出,并且你的线程为IO密集型(比如网络IO或磁盘IO),你就会看到GIL争用的结果。

(三)          
高端语言——当您用Python语言编写程序的时候,你无需考虑诸如怎么着保管你的次序行使的内部存款和储蓄器壹类的平底细节

假诺你有2个互联网使用(举个例子Django)并且应用WSGI,那么每2个对于你的网络采取的乞请将是二个独立的Python解释器,由此每一种请求唯有1个锁。因为Python解释器运营相当的慢,一些WSGI便集成了力所能及使保险Python进度的“守护进度”  。

(四)          
可移植性——由于它的开源本质,Python已经被移植在广大平台上(经过改变使它能够职业在差异平台上)。假诺您小心地避免选取依赖于系统的表征,那么您的富有Python程序无需修改就差点可以在市面上具有的系统平台上运转

那么别的Python解释器的进程又何以呢?

(伍)          
可扩充性——假如你须求你的一段入眼代码运维得越来越快依然希望某个算法不公开,你能够把你的一些程序用C或C++编写,然后在您的Python程序中使用它们。

PyPy具有GIL,经常比CPython快至少3倍。

(陆)          
可嵌入性——你能够把Python嵌入你的C/C++程序,从而向您的主次用户提供脚本效能。

Jython未有GIL,因为在Jython中Python线程是用Java线程表示的,那得益于JVM内部存款和储蓄器管理体系。

(二)    缺点:

JavaScript是怎样落成那点的呢?

(1)           速度慢,Python
的运作速度相比较C语言确实慢多数,跟JAVA相比较也要慢一些,因而那也是诸多所谓的大咖不屑于使用Python的根本缘由,但实质上这里所指的运作速度慢在大繁多场所下用户是无能为力直接感知到的,必须依附测试工具本领呈现出来,举个例子你用C运三个顺序花了0.01s,用Python是0.1s,那样C语言直接比Python快了10倍,算是万分夸张了,但是你是力不从心直接通过肉眼感知的,因为贰个常人所能感知的时辰非常小单位是0.一5-0.4s左右,哈哈。其实在半数以上情景下Python已经完全可以满足你对先后速度的渴求,除非您要写对速度必要相当高的查找引擎等,那种情形下,当然照旧提出您用C去落到实处的。

率先,全体的Javascript引擎使用标记加扫除的污源搜集系统,而在此之前提到GIL的为主诉讼须求是CPython的存款和储蓄处清理计算法。

(二)          
代码不能够加密,因为PYTHON是解释性语言,它的源码都是以名文情势存放的,然而笔者不感觉那算是1个瑕疵,如若你的档期的顺序必要源代码必须是加密的,那您一同首就不应当用Python来去贯彻。

JavaScript未有GIL,但因为它是单线程的,所以也并不需求GIL。

(三)          
线程无法动用多CPU难题,那是Python被人责怪最多的贰个毛病,GIL即全局解释器锁(Global
Interpreter
Lock),是Computer程序设计语言解释器用于共同线程的工具,使得任何时刻仅有3个线程在推行,Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread,在Windows上为Win
thread,完全由操作系统调节线程的实施。二个python解释器进度内有一条主线程,以及多条用户程序的实践线程。纵然在多核CPU平台上,由于GIL的留存,所以禁止八线程的并行试行。关于那个难点的妥协化解办法,我们在后头线程和进度章节里再张开详细探求。

JavaScript通过事件循环和承诺/回调情势来促成异步编制程序的面世。Python有与异步事件循环相似的进程。

(三)       Python解释器

 “因为它是解释型语言”

(1)           CPython

 

当大家从Python官方网站下载并设置好Python
贰.7后,大家就一向获取了三个合法版本的解释器:CPython。这些解释器是用C语言开采的,所以叫CPython。在命令行下运转python正是运行CPython解释器。

自己时时听到那句话。作者感到那只是对于CPython实际运作格局的一种简易解释。假诺你在顶峰中输入python
myscript.py,那么CPython将对那段代码起始1多元的读取,词法分析,解析,编写翻译,解释和平运动作。

CPython是选择最广的Python解释器。教程的持有代码也都在CPython下试行。

以此历程中的重要步骤是在编译阶段创制八个.pyc
文件,那个字节码类别将被写入Python3下__pycache__/
路线中的2个文本(对于Python贰,文件路径一样)。这几个手续不仅仅应用于脚本文件,也使用于具备导入的代码,包含第一方模块。

(2)           IPython

就此基本上时候(除非您写的代码只运维三回),Python是在分解字节码并且本地实行。上面大家将Java和C#.NET相比较:

IPython是依照CPython之上的一个交互式解释器,约等于说,IPython只是在交互方式上独具增进,可是实施Python代码的功用和CPython是完全同样的。好比大多进口浏览器即使外观不一样,但基本其实都以调用了IE。

Java编写翻译成一门“中间语言”,然后Java虚拟机读取字节代码并即时编写翻译为机械代码。.NET的通用中间语言(CIL)是一致的,它的通用语言运维时刻(CL福睿斯)也使用即时编写翻译的艺术转化为机械代码。

CPython用>>>作为提醒符,而IPython用In [序号]:作为提醒符。

那正是说,借使Python用的是和Java和C#壹如既往的虚拟机和某种字节代码,为何在标准测试中它却慢得多?首先,.NET和Java是使用JIT编写翻译的。

(3)           PyPy

JIT,又称即时编写翻译,须要一种中间语言来把代码举行分块(恐怕叫数据帧)。预编写翻译(AOT,
Ahead of Time)器的布署保险了CPU能够在互相此前知道代码中的每壹行。

PyPy是另2个Python解释器,它的对象是施行进度。PyPy选用JIT才干,对Python代码举办动态编写翻译(注意不是表明),所以能够一目理解拉长Python代码的执行进程。

JIT自身不会使实施进度越来越快,因为它还是举行同样的字节码体系。可是,JIT允许在运营时开始展览优化。好的JIT优化器能够检查实验哪些部分进行次数比较多,那些部分被称之为“热门”。然后,它将用更急速的代码替换它们,完毕优化。

多边Python代码都得以在PyPy下运维,然则PyPy和CPython有壹部分是例外的,那就变成同样的Python代码在三种解释器下进行或许会有两样的结果。假若您的代码要放权PyPy下实施,就必要通晓PyPy和CPython的分歧点。

那就表示当Computer应用程序供给重新做壹件业务的时候,它就会愈来愈地快。别的,我们要知道Java和C#是强类型语言(变量须求预约义),由此优化器能够对代码做更加多的只要。

(4)           Jython

PyPy使用即时编写翻译器,并且前文也有涉及它比CPython更加快。这篇关于规范测试的小说介绍得越来越详细——什么版本的Python最快?

Jython是运转在Java平台上的Python解释器,能够向来把Python代码编写翻译成Java字节码实行。

链接:

(5)           IronPython

IronPython和Jython类似,只然则IronPython是运作在微软.Net平台上的Python解释器,能够直接把Python代码编写翻译成.Net的字节码。

那正是说,为何CPython不应用即时编写翻译器呢?

Python的解释器大多,但利用最广泛的照旧CPython。倘若要和Java或.Net平台互相,最佳的主意不是用Jython或IronPython,而是通过网络调用来交互,确认保障各程序之间的独立性。

JIT存在一些弱点:个中二个是运转时间。CPython运维时间已经相对非常慢,PyPy比CPython还要慢二-叁倍。门到户说,Java虚拟机的起步速度异常慢。为了缓慢解决这一个主题材料,.NET
CL本田CR-V在系统运行的时候就早先运转,但CLHummerH二的开垦人士还开垦了专门运转CLLacrosse的操作系统来加快它。

ps:部分剧情摘自【金角棋手等唐三藏的光阴】的小说

若是你有二个运维时刻十分长的Python进度,并且其代码能够被优化(因为它包括前文所述的“热点”),那么JIT就可见起到十分大遵守。

不过,CPython适用于每一样利用。因而,假如您使用Python开采命令行应用程序,每便调用CLI时都不可能不等待JIT运转,那将不胜缓慢。

CPython必须尽量多地品尝不相同的案例以管教通用性,而把JIT插入到CPython中可能会让那一个类型抱残守缺。

假设你想要借助JIT的本领,而且你的专门的学问量还相当大,那么使用PyPy吧。

“因为它是三个动态类型语言”

 

在静态类型语言中,定义变量时务必注脚类型。C, C++, Java, C#,
Go都以那种语言。

在动态类型语言中,类型的概念依旧存在,不过那个变量的品种是动态变化的。

a = 1

a = “foo”

在上头这些事例中,Python创造第二个变量的时候用了同样的名字,可是变量类型是str(字符型),那样就对原先在内部存款和储蓄器中给a分配的空中拓展了释放和再分配。

静态类型语言的那种规划并不是为了麻烦我们——它们是比照CPU的运作格局设计的。若是最后需求将持有剧情都转载为简单的2进制操作,这就亟须将对象和类型转变为中低等数据结构。

Python自动达成了这几个历程,大家看不见,也没须要看见。

毋庸表明类型不是使Python变慢的缘由。Python语言的统一策画使我们大约能够创制任何动态变量。大家可以在启动时替换对象中的方法,也足以胡乱地把初级系统调用赋给二个值。差不离怎么修改都能够。

幸而那种安插使得优化Python变得相当艰巨。

为了表达本人的视角,笔者将应用3个MacOS中的应用。它是二个名字为Dtrace的类别调用追踪工具。CPython发行版未有放手DTrace,由此你不可能不另行编写翻译CPython。以下演示中央银行使三.陆.6版本。

wget

unzip v3.6.6.zip

cd v3.6.6

./configure –with-dtrace

make

现行python.exe将要整条代码中选取Dtrace追踪器。Paul罗斯尔就Dtrace做了一篇很棒的短解说。
你能够下载Python的DTrace运转文件来测试函数调用、施行时间、CPU时间、系统调用等各类风趣的思想政治工作。比如:

sudo dtrace -s toolkit/<tracer>.d -c ‘../cpython/python.exe
script.py’

DTrace运行文件:

发言链接:

py_callflow追踪器展现应用程序中的全体函数调用

据此,是Python的动态类型让它变慢的啊?

  • 相比较和转移类型是耗费时间的,因为老是读取、写入变量或引用变量类型时都会实行检讨
  • 很难优化一种如此动态的语言。别的语言之所以那么快是因为她们捐躯了分明的狡滑,从而加强了质量。
  • 摸底一下Cython,它构成了C-Static类型和Python来优化已知类型的代码,能够提供8肆倍速度的属性进步。

结论

 

Python的迟滞首假设出于它动态和多用途的特征。它可以用于消除大约具有标题,可是越来越优化而快速的代替方案或然存在。

而是,有壹对办法能够经过利用异步总括,了然分析工具,以及怀想接纳多少个解释器来优化Python应用程序。

对于有些运维时间相对不根本,并且即时编写翻译器(JIT)能够提升成效的使用,能够设想接纳PyPy。

对此品质优先并且有越多静态变量的代码部分,请考虑选取Cython。

多线程爬取表情包

有三个网址,叫做“斗图啦”,网站是:https://www.doutula.com/。那其中含有了许很多多的有意思的斗图图片,还蛮有意思的。有时候为了斗图要跑到这几个方面来找表情,实在有点困难。于是就发出了三个凶悍的主张,能够写个爬虫,把富有的表情都给爬下来。那个网址对于爬虫来讲算是相比较协调了,他不会限制你的headers,不会限制你的造访频率(当然,作为三个有素质的爬虫程序猿,爬完赶紧撤,不要把每户服务器搞垮了),不会限制你的IP地址,由此才具难度不算太高。不过有贰个题目,因为这边要爬的是图表,而不是文本音讯,所以选择守旧的爬虫是能够产生大家的急需,可是因为是下载图片所以速度不快,可能要爬一多个小时都说不准。因而那里大家企图使用拾2线程爬虫,一下足以把爬虫的频率增高好好多倍。

壹、分析网址和爬虫希图干活:

创设拥有页面U奥迪Q7L列表:

此地我们要爬的页面不是“斗图啦”首页,而是最新表情页面https://www.doutula.com/photo/list/,这些页面包蕴了装有的表情图片,只是是遵照时间来排序的而已。大家把页面滚动到最上边,能够看看那些最新表情使用的是分页,当大家点击第3页的时候,页面包车型大巴URL变成了https://www.doutula.com/photo/list/?page=2,而作者辈再回到第二页的时候,page又形成了1,所以那么些翻页的URL实则很简短,前边那壹串https://www.doutula.com/photo/list/?page=都是原则性的,只是前边跟的数字不平等而已。并且大家能够见见,那些最新表情总共是有86九页,由此这里大家能够写个相当简单的代码,来营造贰个从一到86玖的页面包车型大巴URL列表:

  1.  

    # 全局变量,用来保存页面的URL的

  2.  

    PAGE_URL_LIST = []

  3.  

    BASE_PAGE_URL = 'https://www.doutula.com/photo/list/?page='

  4.  

    for x in range(1, 870):

  5.  

    url = BASE_PAGE_URL + str(x)

  6.  

    PAGE_URL_LIST.append(url)

获得3个页面中存有的表情图片链接:

咱俩早就得到了装有页面包车型客车链接,可是还没有得到每种页面中表情的链接。经过分析,我们可以清楚,其实各样页面中表情的HTML要素构成皆以均等的,由此大家只供给针对1个页面进行辨析,别的页面遵照同等的平整,就足以得到具备页面包车型地铁神情链接了。那里大家以第3页为例,跟大家讲明。首先在页面中右键->检查->Elements,然后点击Elements最左边的不胜小光标,再把鼠标放在随便贰个神采上,那样下边的代码就定位到那一个表情所在的代码地点了:

4858.com 1

01.png

能够看到,那么些img标签的class是等于img-responsive lazy image_dtz,然后我们再定位别的表情的img标签,发掘具备的神气的img标签,他的class都是img-responsive lazy image_dtz

4858.com 2

02.png

4858.com 3

03.png

据此大家假设把多少从网上拉下来,然后再依赖那几个规则进行领取就能够了。这里大家应用了多个第一方库,2个是requests,那几个库是特地用来做互连网请求的。第二个库是bs4,这一个库是特意用来把请求下来的数目开始展览辨析和过滤用的,要是未有安装好那五个库的,能够选用以下代码举行设置(笔者使用的是python二.七的版本):

  1.  

    #
    安装requests

  2.  

    pip install requests

  3.  

    #
    安装bs4

  4.  

    pip install bs4

  5.  

    #
    安装lxml解析引擎

  6.  

    pip install lxml

然后大家以第二个页面为例,跟我们讲明如何从页面中获取具备表情的链接:

  1.  

    # 导入requests库

  2.  

    import requests

  3.  

    # 从bs4中导入BeautifulSoup

  4.  

    from bs4 import BeautifulSoup

  5.  

     

  6.  

    # 第一页的链接

  7.  

    url = 'https://www.doutula.com/photo/list/?page=1'

  8.  

    # 请求这个链接

  9.  

    response = requests.get(url)

  10.  

    # 使用返回的数据,构建一个BeautifulSoup对象

  11.  

    soup = BeautifulSoup(response.content,'lxml')

  12.  

    # 获取所有class='img-responsive lazy image_dtz'的img标签

  13.  

    img_list = soup.find_all('img', attrs={'class': 'img-responsive lazy image_dta'})

  14.  

    for img in img_list:

  15.  

    # 因为src属性刚开始获取的是loading的图片,因此使用data-original比较靠谱

  16.  

    print img['data-original']

诸如此类大家就能够在调控台看到本页中保有的表情图片的链接就全体都打字与印刷出来了。

下载图片:

有图片链接后,还要对图片进行下载管理,那里大家以一张图纸为例:http://ws2.sinaimg.cn/bmiddle/9150e4e5ly1fhpi3ysfocj205i04aa9z.jpg,来看看Python中怎样轻Panasonic载一张图片:

  1.  

    import urllib

  2.  

    url = 'http://ws2.sinaimg.cn/bmiddle/9150e4e5ly1fhpi3ysfocj205i04aa9z.jpg'

  3.  

    urllib.urlretrieve(url,filename='test.jpg')

诸如此类就可以下载一张图纸了。

结合以上三片段故事情节:

以上3有个别,分别对,如何创设具备页面的URL,一个页面中如何获得具备表情的链接以及下载图片的不二等秘书技。接下来把那3有的组成在同步,就可以构建多个完完全全但功效不高的爬虫了:

  1.  

    # 导入requests库

  2.  

    import requests

  3.  

    # 从bs4中导入BeautifulSoup

  4.  

    from bs4 import BeautifulSoup

  5.  

    import urllib

  6.  

    import os

  7.  

     

  8.  

    # 全局变量,用来保存页面的URL的

  9.  

    PAGE_URL_LIST = []

  10.  

    BASE_PAGE_URL = 'https://www.doutula.com/photo/list/?page='

  11.  

    for x in range(1, 870):

  12.  

    url = BASE_PAGE_URL + str(x)

  13.  

    PAGE_URL_LIST.append(url)

  14.  

     

  15.  

     

  16.  

    for page_url in PAGE_URL_LIST:

  17.  

    # 请求这个链接

  18.  

    response = requests.get(page_url)

  19.  

    # 使用返回的数据,构建一个BeautifulSoup对象

  20.  

    soup = BeautifulSoup(response.content,'lxml')

  21.  

    # 获取所有class='img-responsive lazy image_dtz'的img标签

  22.  

    img_list = soup.find_all('img', attrs={'class': 'img-responsive lazy image_dta'})

  23.  

    for img in img_list:

  24.  

    # 因为src属性刚开始获取的是loading的图片,因此使用data-original比较靠谱

  25.  

    src = img['data-original']

  26.  

    # 有些图片是没有http的,那么要加一个http

  27.  

    if not src.startswith('http'):

  28.  

    src = 'http:'+ src

  29. 4858.com, 

    # 获取图片的名称

  30.  

    filename = src.split('/').pop()

  31.  

    # 拼接完整的路径

  32.  

    path = os.path.join('images',filename)

  33.  

    urllib.urlretrieve(src,path)

如上那份代码。能够完全的运营了。不过作用不高,究竟是在下载图片,要三个个排队下载。倘若能够接纳八线程,在一张图片下载的时候,就全盘能够去乞求别的图片,而不用一连等待了。由此作用相比较高,以下将该例子改为102线程来完毕。

2、八线程下载图片:

那里10二线程大家选拔的是Python自带的threading模块。并且大家采纳了壹种名字为生产者和买主的方式,生产者专门用来从每种页面中获得表情的下载链接存款和储蓄到1个大局列表中。而顾客专门从那几个大局列表中提取表情链接进行下载。并且须要小心的是,在多线程中利用全局变量要用锁来保险数据的1致性。以下是10二线程的爬虫代码(若是有看不懂的,能够看摄像,批注很仔细):

  1.  

    #encoding: utf-8

  2.  

     

  3.  

    import urllib

  4.  

    import threading

  5.  

    from bs4 import BeautifulSoup

  6.  

    import requests

  7.  

    import os

  8.  

    import time

  9.  

     

  10.  

    # 表情链接列表

  11.  

    FACE_URL_LIST = []

  12.  

    # 页面链接列表

  13.  

    PAGE_URL_LIST = []

  14.  

    # 构建869个页面的链接

  15.  

    BASE_PAGE_URL = 'https://www.doutula.com/photo/list/?page='

  16.  

    for x in range(1, 870):

  17.  

    url = BASE_PAGE_URL + str(x)

  18.  

    PAGE_URL_LIST.append(url)

  19.  

     

  20.  

    # 初始化锁

  21.  

    gLock = threading.Lock()

  22.  

     

  23.  

    # 生产者,负责从每个页面中提取表情的url

  24.  

    classProducer(threading.Thread):

  25.  

    defrun(self):

  26.  

    while len(PAGE_URL_LIST) > 0:

  27.  

    # 在访问PAGE_URL_LIST的时候,要使用锁机制

  28.  

    gLock.acquire()

  29.  

    page_url = PAGE_URL_LIST.pop()

  30.  

    # 使用完后要及时把锁给释放,方便其他线程使用

  31.  

    gLock.release()

  32.  

    response = requests.get(page_url)

  33.  

    soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')

  34.  

    img_list = soup.find_all('img', attrs={'class': 'img-responsive lazy image_dta'})

  35.  

    gLock.acquire()

  36.  

    for img in img_list:

  37.  

    src = img['data-original']

  38.  

    if not src.startswith('http'):

  39.  

    src = 'http:'+ src

  40.  

    # 把提取到的表情url,添加到FACE_URL_LIST中

  41.  

    FACE_URL_LIST.append(src)

  42.  

    gLock.release()

  43.  

    time.sleep(0.5)

  44.  

     

  45.  

    # 消费者,负责从FACE_URL_LIST提取表情链接,然后下载

  46.  

    classConsumer(threading.Thread):

  47.  

    defrun(self):

  48.  

    print '%s is running' % threading.current_thread

  49.  

    while True:

  50.  

    # 上锁

  51.  

    gLock.acquire()

  52.  

    if len(FACE_URL_LIST) == 0:

  53.  

    # 不管什么情况,都要释放锁

  54.  

    gLock.release()

  55.  

    continue

  56.  

    else:

  57.  

    # 从FACE_URL_LIST中提取数据

  58.  

    face_url = FACE_URL_LIST.pop()

  59.  

    gLock.release()

  60.  

    filename = face_url.split('/')[-1]

  61.  

    path = os.path.join('images', filename)

  62.  

    urllib.urlretrieve(face_url, filename=path)

  63.  

     

  64.  

    if __name__ == '__main__':

  65.  

    # 2个生产者线程,去从页面中爬取表情链接

  66.  

    for x in range(2):

  67.  

    Producer().start()

  68.  

     

  69.  

    # 5个消费者线程,去从FACE_URL_LIST中提取下载链接,然后下载

  70.  

    for x in range(5):

  71.  

    Consumer().start()

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