1.python代码占用内存多少(python内存占用)
2.python猜数字求解答
3.几个代码伪装成高级黑客
4.python 文件下载、源码大文件下载、源码异步批量下载 教程
5.python进程数多少合适
6.1024的源码爬虫(1)

python代码占用内存多少(python内存占用)

       å¯¼è¯»ï¼šå¾ˆå¤šæœ‹å‹é—®åˆ°å…³äºŽpython代码占用内存多少的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

学习python语言需要用到什么软件，内存多大？

       æˆ‘用的vscode写的,还不错,笔记本的话8G内存的主流笔记本基本都能胜任,它对硬件要求并不高

用python跑一个小脚本，要吃多少内存

       å¯ä»¥æ£€æµ‹ä¸€ä¸‹

       å·¥ä½œä¸­éœ€è¦æ ¹æ®æŸä¸ªåº”用程序具体吃了多少内存来决定执行某些操作，所以需要写个小工具来模拟应用程序使用内存情况，下面是我写的一个Python脚本的实现。

       #!/usr/bin/python

       #-*-coding:utf-8-*-

       importsys

       importre

       importtime

       defprint_help():

       print'Usage:'

       print'pythonmem.pyMB'

       print'pythonmem.py1GB'

       if__name__=="__main__":

       iflen(sys.argv)==2:

       pattern=re.compile('^(\d*)([M|G]B)$')

       match=pattern.match(sys.argv[1].upper())

       ifmatch:

       num=int(match.group(1))

       unit=match.group(2)

       ifunit=='MB':

       s=''*(num**)

       else:

       s=''*(num***)

       time.sleep()

       else:

       print_help()

       else:

       print_help()

       ä½¿ç”¨æ–¹æ³•å¦‚下：

       pythonmem.pyM

       pythonmem.py1G

python最大能用多大存储空间

       è¿™ä¸ªæ˜¯æ“ä½œç³»ç»Ÿçš„限制，跟python没有直接关系，因为python是没有限制的。

       ä½çš„系统：windows下单个进程可以用到2G内存;linux下单个进程可以用到4G内存。

       ä½çš„系统：

       windows下单个进程IntelItanium-based可用到7TB,Windows8.1和WindowsServer

       R2:可用，其它版本TBx:8TB

       ä½†æ˜¯ä¸åŒç‰ˆæœ¬windows系统可用的最大物理内存数也有限制，比如位win7家庭基本版只能认出8G内存，专业版以上能认出G内存。

       linux下不同的发行商，或者不同的内核编译参数也会有也不同的限制，但都是按T计的。

Python多进程内存占用问题

       å½“我们有一个很长很长的任务队列(mission_list)和阈值对应的一个处理函数(missionFunction)时，我们一般采用如下的方式进行处理：

       ä½†æ˜¯ï¼Œå¦‚果这任务列表很长很长，处理函数很复杂(占用cpu)时，单核往往需要很长的时间进行处理，此时，Multiprocess便可以极大的提高我们程序的运行速度，相关内容请借鉴multiprocessing---基于进程的并行—Python3..4文档。

       ä»¥ä¸Šè¿™ç§åœºæ™¯ä¸‹ï¼ŒæŽ¨èå¤§å®¶é‡‡ç”¨æœ€ç®€å•çš„进程池+map的方法进行处理，标准的写法，chunksize要借鉴官方的说法，最好大一点：

       ä½†æ˜¯ï¼ï¼ï¼ï¼å¦‚果我们的任务列表非常的长，这会导致多进程还没跑起来之前，内存已经撑爆了，任务自然没法完成，此时我们有几种办法进行优化：

       è¿›ç¨‹çš„启动方法有三种，可参考官方文档：

       [图片上传失败...(image-cd3c-)]

       åœ¨linux环境下，使用forkserver可以节省很多的内存空间，因为进程启动的是一个服务，不会把主进程的数据全部复制

       é‡‡ç”¨imap会极大的节省空间，它返回的是一个迭代器，也就是结果列表：

       ä½†æ³¨æ„ï¼Œä»¥ä¸Šå†™æ³•ä¸­ï¼Œä½ å†™çš„结果迭代部分必须写在with下面。或者采用另一种写法：

       è¿˜æœ‰æœ€åŽä¸€ç§ï¼Œå½“ä½ çš„missionlist实在太大了，导致你在生成missionlist的时候已经把内存撑爆了，这个时候就得优化mission_list了，如果你的mission_list是通过一个for循环生成的，你可以使用yield字段，将其封装为一个迭代器，传入进程池：

       è¿™æ ·å­ï¼Œæˆ‘们就封装好了mission_list，它是一个可迭代对象，在取数据的时候才会将数据拉到内存

       æˆ‘在项目中结合了后两种方法，原本G的内存都不够用，但在修改后内存只占用了不到G。希望能够帮助到你

       python占内存大吗

       ä½ æ˜¯é—®python的安装包嘛，如果是的话大概M左右就够了，不怎么占内存。

python最大能用多大内存

       æœ€å¤§èƒ½ç”¨å¤šå¤§å†…存是操作系统的限制，跟python没有直接关系，因为python是没有限制的。

       ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido认为是其非开放造成的。Guido决心在Python中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC中闪现过但未曾实现的东西。

       æ‰©å±•èµ„料：

       ä¸€ä¸ªå’Œå…¶ä»–大多数语言（如C）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定的（而C语言是用一对花括号{ }来明确的定出模块的边界的，与字符的位置毫无关系）。这一点曾经引起过争议。

       å› ä¸ºè‡ªä»ŽC这类的语言诞生后，语言的语法含义与字符的排列方式分离开来，曾经被认为是一种程序语言的进步。不过不可否认的是，通过强制程序员们缩进（包括if，for和函数定义等所有需要使用模块的地方），Python确实使得程序更加清晰和美观。

       å‚考资料来源：百度百科-Python

       ç»“语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python代码占用内存多少的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

python猜数字求解答

       这样：

import random

       x=random.randint(0,)

       print("已从1～中随机抽取选取一个数字{ }".format(x))

       print("开始猜数字：")

       i=0

       while i<9:

           y=random.randint(0,)

           if y==x:

               pass

           else:

               i+=1

               print("第{ }次猜数字为{ }，错误".format(i,源码y))

       print("第次猜数字为{ }，正确".format(x))

       运行结果：

       希望可以帮到你。源码

几个代码伪装成高级黑客

       1. Introduction

       作为计算机科学领域中最为著名的源码redis锁源码职业之一，黑客在当前的源码网络时代中有着不可忽视的作用。高级黑客更是源码其中的佼佼者，他们不仅具备了深厚的源码计算机技术知识，更能够使用各种技术手段，源码无中生有、源码突破困境、源码扰乱秩序等，源码令人望尘莫及。源码本文将会介绍一些简单的源码代码，让大家了解如何通过伪装成高级黑客，获得与众不同、且备受他人崇拜的感受。

       2. 建立IP连接

       在Python中，我们可以使用socket库来建立一个IP连接，并实现从目标服务器上获取数据的操作，下面是一段伪装成高级黑客的代码：

       ```python

       import socket

       def conn(IP, Port):

        client = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

        client.connect((IP,Port))

        while True:

        data = client.recv()

        print (\'receive:\', data.decode()) #将获取到的数据进行解码

        client.send(\'ACK!\'.encode()) #发送一个确认信息

       if __name__ == \'__main__\':

        conn(\'.0.0.1\', )

       ```

       通过以上代码，我们可以连接到指定的服务器和对应的端口，获取到服务器发送的数据，并且能够对服务器返回一份确认信息，同时也向别人表现出伪装成高级黑客，游刃有余的状态。

       3. 文件域修改

       文件域修改是黑客行业中非常重要的一环，它可以改变一个可编辑文件中特定寻址位置的值。这个方法可以被用来对各种各样的文件（如二进制文件）进行操控。下列的Python代码可以让你的伪装更加漂亮：

       ```python

       import struct

       import os

       def change_value(file_path, offset, value):

        with open(file_path, \"r+b\") as f:

        f.seek(offset)

        f.write(struct.pack(\'i\', value))

       if __name__ == \"__main__\":

        file_path = \"/etc/hosts\"

        offset =

        value =

        change_value(file_path, offset, value)

       ```

       以上代码用到了struct结构体和os模块，使用`r+`文件模式打开指定的文件，通过file.seek()方法改变寻址位置，最后使用`struct.pack()`方法打包整数，并使用write()方法写入文件中。当写入完成后，文件中的值也随之更改。这时，你已成为了一个擅长黑客技术的“高手”。

       4. 网络嗅探

       网络嗅探是指在一个网络中抓取和记录经过网络的信息，并对这些信息进行分析。在现代网络安全领域中，最新表情包源码网络嗅探被广泛地应用于网络审计和攻击检测。下面是一个伪装成高级黑客的Python代码示例，可以用于嗅探TCP流量包：

       ```python

       import socket

       def sniffTCP(port):

        try:

        sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_RAW, socket.IPPROTO_TCP)

        sock.setsockopt(socket.IPPROTO_IP, socket.IP_HDRINCL, 1)

        sock.bind((\'.0.0.1\', port))

        while True:

        packet = sock.recvfrom()[0]

        ip_header = packet[0:]

        tcp_header = packet[:]

        print(\"TCP Source Port: %d\" % ord(tcp_header[0]))

        except KeyboardInterrupt:

        print(\'Interrupted.\')

       if __name__ == \"__main__\":

        sniffTCP()

       ```

       上述程序使用Python的socket库来监听指定的端口，收集包含TCP流量的数据报，并在控制台输出源端口号。此时，你已经成为一个懂得TCP嗅探技术的黑客了。

       5. 爬取网页信息

       网络爬虫被广泛用于百度和谷歌搜索引擎中，通过分析网页的源代码，检查网站的链接，实现数据抓取和分析。下面是一个伪装成高级黑客的Python代码示例，可以用于网页爬取，我们可以把以前熟悉的requests库和xpath技术结合运用。

       ```python

       import requests

       from lxml import html

       def get_info(url):

        page = requests.get(url)

        tree = html.fromstring(page.content)

        title = tree.xpath(\'//title\')[0].text_content()

        print(\'Website Title:\', title)

        links = tree.xpath(\'//a/@href\')

        print(\'Links:\')

        for link in links:

        print(link)

       if __name__ == \'__main__\':

        get_info(\'\')

       ```

       这些代码使用了requests和lxml库，获取页面内容并解析HTML，以提取指定节点的数据，如标题和链接。此时，在码量不大的情况下，你已成为一个懂得网页爬取技术的黑客了。

       结论

       以上提供的伪装成高级黑客的五个应用程序演示了Python的实用性和可扩展性。通过这些例子，我们可以使自己更好的了解Python，更好地思考如何在网络和数据安全方面实现自己所需的操作。同时，我们也可以通过这些代码，感受到黑客的精神和技术的魅力，找寻到自己更好的成长和发展机会。

python 文件下载、大文件下载、异步批量下载 教程

       在Python编程世界中，文件下载是常见且实用的操作。这篇文章旨在提供一个全面的指南，涵盖从基本的单个文件下载，到处理大文件以及批量异步下载的策略。我们首先从简单的Python小文件下载开始，然后逐步深入到大文件和批量文件的下载策略。

       在进行小文件下载时，我们通常使用requests库的get方法。这一步骤中，新版盲盒源码我们通过请求指定链接，获取文件内容并将其保存至本地。以下载一张为例，代码如下：

       # 例1

       import requests

       def request_zip(url):

        r = requests.get(url)

        with open("new/名字.png", 'wb') as f:

        f.write(r.content)

        request_zip(' pythondict.com/wp-conte...')

       运行此代码后，会被保存至当前文件夹的new文件夹中。

       然而，当面临大文件下载时，上述方法会受限于内存限制，因为所有内容都需暂存于内存中。为解决这一问题，我们可以采用流式分块下载策略。通过设置request.get(stream=True)，启动流式下载模式，以字节为单位逐步读取并保存至文件，避免一次性加载大文件导致的内存占用过大问题。

       # 例2

       import requests

       def request_big_data(url):

        name = url.split('/')[-1]

        r = requests.get(url, stream=True)

        with open("new/"+str(name), "wb") as pdf:

        for chunk in r.iter_content(chunk_size=):

        if chunk:

        pdf.write(chunk)

        request_big_data(url=" python.org/ftp/python/3...")

       对于批量文件下载，特别是在处理大规模文件集时，异步策略显得尤为重要。利用Python的asyncio库和aio/wp-conte...', ' pythondict.com/wp-conte...']

       loop = asyncio.get_event_loop()

       loop.run_until_complete(main(loop, URL))

       loop.close()

       以上代码展示了如何利用Python的异步特性，实现高效批量文件下载。通过并发执行下载任务，我们可以显著提升下载速度，尤其在处理大量文件时。这种方法不仅节省资源，还能极大地提高下载效率。

       在Python的世界中，文件下载是一个基本且实用的技能，无论是处理小文件还是大文件，异步批量下载策略都能够提供高效、灵活的解决方案。通过本文的介绍，希望能帮助开发者们掌握这一技能，提高编程效率。

python进程数多少合适

       导读：很多朋友问到关于python进程数多少合适的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

pythonmultiprocessing最大多少进程

       最大进程只受操作系统资源限制.

       不是进程越多越好,程序的速度就越快.

       一般有几个CPU核心,就开多少进程,或者核心数的N倍.

       python多进程

       基于官方文档：

       日乐购，刚才看到的一个博客，写的最新口令源码下载都不太对，还是基于官方的比较稳妥

       我就是喜欢抄官方的，哈哈

       通常我们使用Process实例化一个进程，并调用他的start()方法启动它。

       这种方法和Thread是一样的。

       上图中，我写了p.join()所以主进程是等待子进程执行完后，才执行print("运行结束")

       否则就是反过来了（这个不一定，看你的语句了，顺序其实是随机的）例如：

       主进加个sleep

       所以不加join(),其实子进程和主进程是各干各的，谁也不等谁。都执行完后，文件运行就结束了

       上面我们用了os.getpid()和os.getppid()获取当前进程，和父进程的id

       下面就讲一下，这两个函数的用法：

       os.getpid()

       返回当前进程的id

       os.getppid()

       返回父进程的id。父进程退出后，unix返回初始化进程（1）中的一个

       windows返回相同的id(可能被其他进程使用了)

       这也就解释了，为啥我上面的程序运行多次，第一次打印的parentid都是了。

       而子进程的父级processid是调用他的那个进程的id：

       视频笔记：

       多进程：使用大致方法：

       参考：进程通信（pipe和queue）

       pool.map（函数可以有return也可以共享内存或queue）结果直接是个列表

       poll.apply_async()（同map,只不过是一个进程，返回结果用xx.get()获得）

       报错：

       参考：

       把pool=Pool()放到ifname=="main":下面初始化搞定。

       结果：

       这个肯定有解释的

       测试多进程计算效果：

       进程池运行：

       结果：

       普通计算：

       我们同样传入三个参数测试：

       其实对比下来开始快了一半的；

       我们把循环里的数字去掉一个0；

       单进程：

       多进程：

       两次测试单进程/进程池分别为0.和0.几乎成正比的。

       问题二：

       视图：

       post视图里面

       Music类：

       直接报错：

       写在类里面也在函数里用self.pool调用也不行，也是相同的错误。

       最后把pool=Pool直接写在search函数里面，奇迹出现了：

       前台也能显示搜索的音乐结果了

       总结一点，进程这个东西，最好写在直接运行的函数里面，而不是一个函数跳来跳去。因为最后可能是在子进程的子进程运行的，这是不许的，会报错。

       还有一点，多进程运行的函数对象，不能是lambda函数。也许lambda虚拟，在内存

       使用pool.map子进程函数报错，导致整个pool挂了:

       参考：

       主要你要，对函数内部捕获错误，而不能让异常抛出就可以了。

       关于map传多个函数参数

       我一开始，就是vue源码位置正常思维，多个参数，搞个元祖，让参数一一对应不就行了：

       报错：

       参考：

       普通的process当让可以穿多个参数，map却不知道咋传的。

       apply_async和map一样，不知道咋传的。

       最简单的方法：

       使用starmap而不是map

       结果：

       子进程结束

       1.

       成功拿到结果了

       关于map和starmap不同的地方看源码：

       关于apply_async(),我没找到多参数的方法，大不了用一个迭代的starmap实现。哈哈

       关于上面源码里面有itertools.starmap

       itertools用法参考：

       有个问题，多进程最好不要使用全部的cpu,因为这样可能影响其他任务，所以在进程池添加process参数指定，cpu个数：

       上面就是预留了一个cpu干其他事的

       后面直接使用Queue遇到这个问题：

       解决：

       Manager().Queue()代替Queue()

       因为queue.get()是堵塞型的，所以可以提前判断是不是空的，以免堵塞进程。比如下面这样：

       使用queue.empty()空为True

python并发编程-进程池

       在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：

       例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

       我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数..

       ps：对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。

       创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程

       参数介绍：

       方法介绍：

       主要方法：

       其他方法（了解部分）

       应用：

       发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有3个不同的pid，干掉一个客户端，另外一个客户端才会进来，被3个进程之一处理

       回调函数：

       需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数

       我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

       如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数

python单个进程最大连接数

       python单个进程最大连接数默认为为。socket连接数的理论值应该和一个进程所能打开的最大文件描述符数相等。

python多进程为什么一定要

       前面讲了为什么Python里推荐用多进程而不是多线程，但是多进程也有其自己的限制：相比线程更加笨重、切换耗时更长，并且在python的多进程下，进程数量不推荐超过CPU核心数（一个进程只有一个GIL，所以一个进程只能跑满一个CPU），因为一个进程占用一个CPU时能充分利用机器的性能，但是进程多了就会出现频繁的进程切换，反而得不偿失。

       不过特殊情况（特指IO密集型任务）下，多线程是比多进程好用的。

       举个例子：给你W条url，需要你把每个url对应的页面抓取保存起来，这种时候，单单使用多进程，效果肯定是很差的。为什么呢看

       例如每次请求的等待时间是2秒，那么如下（忽略cpu计算时间）：

       1、单进程+单线程：需要2秒*W=W秒==.个小时==.3天，这个速度明显是不能接受的2、单进程+多线程：例如我们在这个进程中开了个多线程，比1中能够提升倍速度，也就是大约4.天能够完成W条抓取，请注意，这里的实际执行是：线程1遇见了阻塞，CPU切换到线程2去执行，遇见阻塞又切换到线程3等等，个线程都阻塞后，这个进程就阻塞了，而直到某个线程阻塞完成后，这个进程才能继续执行，所以速度上提升大约能到倍（这里忽略了线程切换带来的开销，实际上的提升应该是不能达到倍的），但是需要考虑的是线程的切换也是有开销的，所以不能无限的启动多线程（开W个线程肯定是不靠谱的）3、多进程+多线程：这里就厉害了，一般来说也有很多人用这个方法，多进程下，每个进程都能占一个cpu，而多线程从一定程度上绕过了阻塞的等待，所以比单进程下的多线程又更好使了，例如我们开个进程，每个进程里开W个线程，执行的速度理论上是比单进程开W个线程快倍以上的（为什么是倍以上而不是倍，主要是cpu切换W个线程的消耗肯定比切换W个进程大得多，考虑到这部分开销，所以是倍以上）。

       还有更好的方法吗看答案是肯定的，它就是：

       4、协程，使用它之前我们先讲讲what/why/how（它是什么/为什么用它/怎么使用它）what：

       协程是一种用户级的轻量级线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：

       协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

       在并发编程中，协程与线程类似，每个协程表示一个执行单元，有自己的本地数据，与其它协程共享全局数据和其它资源。

       why：

       目前主流语言基本上都选择了多线程作为并发设施，与线程相关的概念是抢占式多任务（Preemptivemultitasking），而与协程相关的是协作式多任务。

       不管是进程还是线程，每次阻塞、切换都需要陷入系统调用(systemcall)，先让CPU跑操作系统的调度程序，然后再由调度程序决定该跑哪一个进程(线程)。

       而且由于抢占式调度执行顺序无法确定的特点，使用线程时需要非常小心地处理同步问题，而协程完全不存在这个问题（事件驱动和异步程序也有同样的优点）。

       因为协程是用户自己来编写调度逻辑的，对CPU来说，协程其实是单线程，所以CPU不用去考虑怎么调度、切换上下文，这就省去了CPU的切换开销，所以协程在一定程度上又好于多线程。

       how:

       python里面怎么使用协程看答案是使用gevent，使用方法：看这里使用协程，可以不受线程开销的限制，我尝试过一次把W条url放在单进程的协程里执行，完全没问题。

       所以最推荐的方法，是多进程+协程（可以看作是每个进程里都是单线程，而这个单线程是协程化的）多进程+协程下，避开了CPU切换的开销，又能把多个CPU充分利用起来，这种方式对于数据量较大的爬虫还有文件读写之类的效率提升是巨大的。

       小例子：

       #-*-coding=utf-8-*-

       importrequests

       frommultiprocessingimportProcess

       importgevent

       fromgeventimportmonkey;monkey.patch_all()importsys

       reload(sys)

       sys.setdefaultencoding('utf8')

       deffetch(url):

       try:

       s=requests.Session()

       r=s.get(url,timeout=1)#在这里抓取页面

       exceptException,e:

       printe

       return''

       defprocess_start(tasks):

       gevent.joinall(tasks)#使用协程来执行

       deftask_start(filepath,flag=):#每W条url启动一个进程withopen(filepath,'r')asreader:#从给定的文件中读取urlurl=reader.readline().strip()

       task_list=[]#这个list用于存放协程任务

       i=0#计数器，记录添加了多少个url到协程队列whileurl!='':

       i+=1

       task_list.append(gevent.spawn(fetch,url,queue))#每次读取出url，将任务添加到协程队列ifi==flag:#一定数量的url就启动一个进程并执行p=Process(target=process_start,args=(task_list,))p.start()

       task_list=[]#重置协程队列

       i=0#重置计数器

       url=reader.readline().strip()

       iftask_listnot[]:#若退出循环后任务队列里还有url剩余p=Process(target=process_start,args=(task_list,))#把剩余的url全都放到最后这个进程来执行p.start()

       if__name__=='__main__':

       task_start('./testData.txt')#读取指定文件细心的同学会发现：上面的例子中隐藏了一个问题：进程的数量会随着url数量的增加而不断增加，我们在这里不使用进程池multiprocessing.Pool来控制进程数量的原因是multiprocessing.Pool和gevent有冲突不能同时使用，但是有兴趣的同学可以研究一下gevent.pool这个协程池。

       另外还有一个问题：每个进程处理的url是累积的而不是独立的，例如第一个进程会处理W个，第二个进程会变成W个，以此类推。最后定位到问题是gevent.joinall()导致的问题，有兴趣的同学可以研究一下为什么会这样。不过这个问题的处理方案是：主进程只负责读取url然后写入到list中，在创建子进程的时候直接把list传给子进程，由子进程自己去构建协程。这样就不会出现累加的问题

python进程池最大数量

       初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python进程数多少合适的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

的爬虫(1)

       在爬虫的世界里，Python 的应用虽然有时让人感到不太舒适，但每当完成一段代码时，那种成就感是无法替代的。今天，我将分享一些在爬虫项目中获得的宝贵经验：

       首先，深入了解爬虫的工作原理是至关重要的。它就像是一个伪装成浏览器的网络侦探，悄悄地访问目标网站，获取HTML文件，然后通过正则表达式找到需要的信息。

       在伪装过程中，我们需要了解如何通过User-Agent头来欺骗服务器，模拟一个真实的浏览器行为，以便在访问网站时被识别为合法用户。通过简单的函数实现这一点，我们可以轻松地添加或修改User-Agent字符串，以便在不同网站之间切换。

       获取HTML文件是爬虫项目的基础。通过urlopen函数打开URL，我们可以从响应中读取内容类型，确认这是我们要的文本HTML。接着使用read()方法获取完整的HTML内容，为后续的数据解析做好准备。

       正则表达式是爬虫项目中的重要工具，能够帮助我们从HTML中提取特定信息。通过观察和分析目标网页的HTML结构，我们可以识别出需要提取的数据模式。例如，在论坛中，特定的超链接格式可能是我们寻找的目标。利用正则表达式，我们可以准确地匹配并提取所需信息，如最新的Cl_code。

       访问和下载是爬虫项目的重要组成部分。通过遍历HTML文件，我们可以获取到页面内的链接、标题、文本和等信息。对于的下载，需要特别注意文件读取模式，确保在保存到本地时使用正确的编码方式（'wb'模式，而非'w'模式）。这一细节处理不当，可能导致格式错误或数据损坏，特别是在处理二进制文件时。

       总的来说，爬虫项目不仅锻炼了我们的编程能力，更考验了我们发现和解决问题的能力。通过观察、分析和实践，我们能够逐步掌握技术，完成一个个看似不可能的任务。尽管过程中可能会遇到挑战，但每克服一个难题，都是对自我能力的肯定和提升。