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本文实例讲述了python基于queue和threading实现多线程下载的方法,分享给大家供大家参考。具体方法如下:

主代码如下:

  #download worker 
  queue_download = Queue.Queue(0) 
  DOWNLOAD_WORKERS = 20 
  for i in range(DOWNLOAD_WORKERS): 
    DownloadWorker(queue_download).start() #start a download worker 
     
  for md5 in MD5S: 
    queue_download.put(md5) 
  for i in range(DOWNLOAD_WORKERS): 
    queue_download.put(None) 

其中downloadworkers.py
类继承 threading.Thread,重载run方法..在__init__中调用threading.Thread.__init__(self),
在run方法中实现耗时的操作

import threading 
import Queue 
import md5query 
import DOM 
import os,sys 

class DownloadWorker(threading.Thread): 
  """""" 
 

  def __init__(self, queue): 
    """Constructor""" 
    self.__queue = queue 
    threading.Thread.__init__(self) 
 
 
  def run(self): 
    while 1: 
      md5 = self.__queue.get() 
      if md5 is None: 
        break #reached end of queue 
      #this is a time-cost produce 
      self._down(md5) 
 
      print "task:", md5, "finished" 
 
  def _down(self, md5): 
    config = { 
      'input':sys.stdin,  
      'output':'./samples',  
      'location':'xxx',  
      'has-fn':False,  
      'options':{'connect.timeout':60, 'timeout':3600},  
      'log':file('logs.txt', 'w'),  
    } 
    print 'download %s...' % (md5) 
    try: 
      data = downloadproc(config['location'], config['options'])#我的下载过程 
      if data: 
        dom, fileData = md5query.splited(data) 
        filename = md5 
        if config['has-fn']: 
          filename = '%s_%s' % (md5, dom.nodeValue2('xxxxxxx', '').encode('utf-8'))#这是我的下载的方法 
        f = file(os.path.join(config['output'], filename), 'w') 
        f.write(fileData) 
        f.close() 
 
        print '%s\tok' % (md5) 
      else: 
        printconfig['log'], '%s\t%s' % (md5, 'failed') 
    except Exception, e: 
      printconfig['log'], '%s\t%s' % (md5, str(e))

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

标签:
python,queue,threading,多线程,下载

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。