python编程测试电脑开启最大线程数实例代码

yipeiwu_com7年前Python基础

本文实例代码主要实现python编程测试电脑开启最大线程数,具体实现代码如下。

#!/usr/bin/env python  
#coding=gbk  
  
import threading  
import time, random, sys  
  
class Counter:  
  def __init__(self):  
    self.lock = threading.Lock()  
    self.value = 0  
  
  def increment(self):  
    self.lock.acquire()   
    self.value = value = self.value + 1  
    self.lock.release()  
    return value  
  
counter = Counter()  
cond = threading.Condition()  
  
class Worker(threading.Thread):  
  
  def run(self):  
    print self.getName(), "-- created."  
    cond.acquire()  
    #for i in range(10):  
      # pretend we're doing something that takes 10?00 ms  
      #value = counter.increment()   
      # time.sleep(random.randint(10, 100) / 1000.0)  
    cond.wait()  
    #print self.getName(), "-- task", "finished"   
    cond.release()  
      
  
  
if __name__ == '__main__':  
    
    try:  
      for i in range(3500):  
        Worker().start() # start a worker  
    except BaseException, e:  
      print "异常: ", type(e), e  
      time.sleep(5)  
      print "maxium i=", i  
    finally:  
      cond.acquire()  
      cond.notifyAll()  
      cond.release()  
      time.sleep(3)  
      print threading.currentThread().getName(), " quit" 

运行结果部分截图:

总结

以上就是本文关于python编程测试电脑开启最大线程数实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

相关文章

Python学习笔记之While循环用法分析

本文实例讲述了Python学习笔记之While循环用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 前面一篇《Python学习笔记之For循环用法》详细介绍了Python for循环,这里再来讲述...

Python数据结构之哈夫曼树定义与使用方法示例

Python数据结构之哈夫曼树定义与使用方法示例

本文实例讲述了Python数据结构之哈夫曼树定义与使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下: HaffMan.py #coding=utf-8 #考虑权值的haff曼树查找效率并非最...

python获取远程图片大小和尺寸的方法

本文实例讲述了python获取远程图片大小和尺寸的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 这段代码通过urllib2打开远程图片,通过cStringIO读取文件内容,不用保存到磁盘即...

python创建ArcGIS shape文件的实现

工作中遇到了一个需求,需要把一段json文本转化成ArcGIS shape文件,想来想去,还是考虑用python来实现。 直接上代码 import shapefile import...

python实现几种归一化方法(Normalization Method)

python实现几种归一化方法(Normalization Method)

数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题,当不同的特征成列在一起的时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况,这个时候我们需要做的就是对抽...