select * from table order by xx limit 0,10

(1)默认情况下，schedule按顺序执行所有作业。这背后的原因是很难找到一个让每个人都开心的并行执行模型

上一篇文章介绍了：创建线程的两种方式、Event对象判断线程是否启动、利用信号量控制线程并发。

FTP程序Client:* bin/start.py 程序入口* conf/配置文件存放* core/ * auth.py 登陆，注册以及上传下载查看当前文件夹下文件以及删除功能存放 * cline.py 与服务端通信* home 本地用户目录Server：* bin/start.py...

使用 multiprocessing 里的 Queue()import multiprocessingdef download_from_web(q): """下载数据""" # 模拟从网上下载的数据 data = [11, 22, 33, 44] # 向队列中写入数据 ......

如涉及到进程池同时需要使用到队列，使用multiprocessing.Manager().Queue()，而非multiprocessing.Queue()

如果使用threading.Lock(),或者threading.Condition(),都是线程不安全的，它们都是锁，共同方法（lock.acquire(),lock.release()），只不过Condition（）有多了几个方法，wait（）、notify（）、notify_all()，如果等待的情况下，使用......

当你看着你的博客的阅读量慢慢增加的时候，内心不禁有了些小激动，但是不得不吐槽一下--博客园并不会显示你的博客的总阅读量是多少。而这一篇博客就将教你怎么利用队列这种结构来编写爬虫，最终获取你的博客的总阅读量。...

1.线程启动def run(n): print('%s in thread...'%n)t=threading.Thread(target=run,args=(n,))t.start#线程等待t.join2.多线程同时启动并等待执行结果def run(n): print('%s in t......

为了提高程序的效率，经常要用到多线程，尤其是IO等需要等待外部响应的部分。线程的创建、销毁和调度本身是有代价的，如果一个线程的任务相对简单，那这些时间和空间开销就不容忽视了，此时用线程池就是更好的选择，即创建一些线...