python多线程与多进程--存活主机ping扫描以及爬取股票价格_python

概述python多线程与多进程多线程：案例:扫描给定网络中存活的主机(通过ping来测试,有响应则说明主机存活)普通版本: #扫描给定网络中存活的主机(通过ping来测试,有响应则说明主机存活)import sysimport subprocessimport timedef ping(net,start=100,end=200,n=2,w=5):for i in range(start,end+1):ip=net+"."+str(i)command="ping %s -n %d -w %d"%(ip,n,w)print(ip,("通","不通")[subprocess.call(command,stdout=open("nul","w"))]) #stdout=open("nul","w") #不显示命令执行返回的结果t1=time.time()if len(sys.argv)!=2:print("参数输入错误!")print("运行示例:")print("test01.py 123.125.114")elif len(sys.argv)==2:net=sys.argv[1]ping(net)t2=time.time()print("程序耗时%f秒!"%(t2-t1)) #195.091611秒运行效果如下:在python里面，线程的创建有两种方式，其一使用Thread类创建导入Python标准库中的Thread模块from threading import Thread 创建一个线程mthread = threading.Thread(target=function_name, args=(function_parameter1, function_parameterN)) 启动刚刚创建的线程mthread .start()function_name: 需要线程去执行的方法名args: 线程执行方法接收的参数，该属性是一个元组，如果只有一个参数也需要在末尾加逗号。多线程版:import sysimport subprocessimport timefrom threading import Thread#在python里面，线程的创建有两种方式，其一使用Thread类创建# 导入Python标准库中的Thread模块#from threading import Thread ## 创建一个线程#mthread = threading.Thread(target=function_name, args=(function_parameter1, function_parameterN))# 启动刚刚创建的线程#mthread .start()#function_name: 需要线程去执行的方法名#args: 线程执行方法接收的参数，该属性是一个元组，如果只有一个参数也需要在末尾加逗号。result=[]def ping1(ip):command="ping %s -n 1 -w 20"%(ip)result.append([ip,subprocess.call(command)])def ping(net,start=100,end=200):for i in range(start,end+1):ip=net+"."+str(i)th=Thread(target=ping1,args=(ip,))th.start()def main():if len(sys.argv)!=2:print("参数输入错误!")print("运行示例:")print("test01.py 123.125.114")elif len(sys.argv)==2:net=sys.argv[1]ping(net)if __name__=='__main__':t1=time.time()main()while len(result)!=101:time.sleep(1)print(result)t2=time.time()print("程序耗时%f秒!"%(t2-t1)) #1.585263秒多线程案例2:爬取股票的价格多线程#爬取股票的价格import requestsimport reimport timefrom threading import Threadcode=[600016,600000,601939,600036,603683,600050,601890,600795,601857,600584,601231,603165,600644,603005,601198,603690,600643,600131,600776,603609,601377]m1=re.compile(r"price: '(d{1,3}.d{2}')")def getprice(id):url="http://quotes.money.163.com/0%s.html"%idtxt=requests.get(url).textprice=m1.search(txt).group(1)print(id,price)if __name__=="__main__":ts=[]start=time.time()for id in code:t=Thread(target=getprice,args=(id,))ts.append(t)t.start()for t in ts:t.join() #等待子线程运行完，主线程再运行print("程序耗时:",time.time()-start) 多进程：爬取股票的价格（多进程版）#多进程#爬取股票的价格import requestsimport reimport timefrom multiprocessing import Processfrom threading import Threadcode=[600016,600000,601939,600036,603683,600050,601890,600795,601857,600584,601231,603165,600644,603005,601198,603690,600643,600131,600776,603609,601377]m1=re.compile(r"price: '(d{1,3}.d{2}')")def getprice(id):url="http://quotes.money.163.com/0%s.html"%idtxt=requests.get(url).textprice=m1.search(txt).group(1)print(id,price)ps=[] #进程池if __name__=="__main__":start=time.time()for id in code:p=Process(target=getprice,args=(id,))ps.append(p) #把进程放入列表(进程池)p.start() #启动进程for p in ps:p.join()print(time.time()-start)爬取股票的价格（多进程版）带Pool#爬取股票的价格import requestsimport reimport timefrom multiprocessing import Pool#多进程带Poolcode=[600016,600000,601939,600036,603683,600050,601890,600795,601857,600584,601231,603165,600644,603005,601198,603690,600643,600131,600776,603609,601377]m1=re.compile(r"price: '(d{1,3}.d{2}')")def getprice(id):url="http://quotes.money.163.com/0%s.html"%idtxt=requests.get(url).textprice=m1.search(txt).group(1)print(id,price)if __name__=="__main__":start=time.time()p=Pool(4)for id in code:p.apply_async(getprice,args=(id,)) #async异步，第一个参数是函数名，第二个是此函数的参数p.close()p.join() #等待子线程运行完，主线程再运行print("程序耗时:",time.time()-start)

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 Ping(net,start=100,end=200,n=2,w=5 i  range(start,end+1=net++=%(ip,(,)[subprocess.call(command,stdout=open(,))]) t1= len(sys.argv)!=2((( len(sys.argv)==2=sys.argv[1=(%(t2-t1))

运行效果如下:

在python里面，线程的创建有两种方式，其一使用Thread类创建导入Python标准库中的Thread模块 from threading import Thread 创建一个线程 mthread = threading.Thread(target=function_name,args=(function_parameter1,function_parameterN)) 启动刚刚创建的线程 mthread .start()function_name: 需要线程去执行的方法名args: 线程执行方法接收的参数，该属性是一个元组，如果只有一个参数也需要在末尾加逗号。

多线程版:

threading ==% Ping(net,end=200 i range(start,end+1=net++=Thread(target=Ping1,args=def main():
if len(sys.argv)!=2:
print("参数输入错误!")
print("运行示例:")
print("test01.py 123.125.114")
elif len(sys.argv)==2:
net=sys.argv[1]
Ping(net)
if name=='main':
t1=time.time()
main()
while len(result)!=101:
time.sleep(1)
print(result)
t2=time.time()
print("程序耗时%f秒!"%(t2-t1)) #1.585263秒

多线程案例2:爬取股票的价格

threading code=[600016,600000,601939,600036,603683,600050,601890,600795,601857,600584,601231,603165,600644,603005,601198,603690,600643,600131,600776,603609,601377]
m1=re.compile(r"price: '(\d{1,3}.\d{2}')")
def getprice(ID):
url="http://quotes.money.163.com/0%s.HTML"%ID
txt=requests.get(url).text
price=m1.search(txt).group(1)
print(ID,price)

if name=="main":
ts=[]
start=time.time()
for ID in code:
t=Thread(target=getprice,args=(ID,))
ts.append(t)
t.start()
for t in ts:
t.join() #等待子线程运行完，主线程再运行
print("程序耗时:",time.time()-start)

爬取股票的价格（

multiprocessing threading =[600016,3}\.\d{2}')=%==m1.search(txt).group(1=[] === ID =Process(target=getprice,)) ps.append(p) p.start() p (time.time()-start)

爬取股票的价格（多进程版）带Pool

multiprocessing =[600016,3}\.\d{2}')=%==m1.search(txt).group(1if name=="main":
start=time.time()
p=Pool(4)
for ID in code:
p.apply_async(getprice,args=(ID,)) #async异步，第一个参数是函数名，第二个是此函数的参数
 p.close()
p.join() #等待子线程运行完，主线程再运行
print("程序耗时:",time.time()-start)

总结

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