python脚本批量执行shell，使用queue、threading库

python脚本批量执行shell，使用queue、threading库

多线程队列再出江湖，搭配执行批量shell的hadoop上传sc操作。然后调试看看效果

​本篇为编码操作。

和我上上家公司一样，多线程爬虫某豆荚的app应用网站，但是此次功能没有那复杂了，就是为了快点搞完。

那现在我们开始，引入Queue队列，和threading。

来看看python基础。

基本FIFO队列

class Queue.Queue(maxsize=0)

FIFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器，使用方法很简单,maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制。

举个栗子：

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​输出：

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LIFO队列

class Queue.LifoQueue(maxsize=0)

LIFO即Last in First Out,后进先出。与栈的类似，使用也很简单,maxsize用法同上

再举个栗子：

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优先级队列

class Queue.PriorityQueue(maxsize=0)

构造一个优先队列。maxsize用法同上。

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稍微大致看一下，队列和java的思想一致。

一些常用方法

task_done()

意味着之前入队的一个任务已经完成。由队列的消费者线程调用。每一个get()调用得到一个任务，接下来的task_done()调用告诉队列该任务已经处理完毕。

如果当前一个join()正在阻塞，它将在队列中的所有任务都处理完时恢复执行（即每一个由put()调用入队的任务都有一个对应的task_done()调用）。

join()

阻塞调用线程，直到队列中的所有任务被处理掉。

只要有数据被加入队列，未完成的任务数就会增加。当消费者线程调用task_done()（意味着有消费者取得任务并完成任务），未完成的任务数就会减少。当未完成的任务数降到0，join()解除阻塞。

put(item[, block[, timeout]])

将item放入队列中。

1. 如果可选的参数block为True且timeout为空对象（默认的情况，阻塞调用，无超时）。
2. 如果timeout是个正整数，阻塞调用进程最多timeout秒，如果一直无空空间可用，抛出Full异常（带超时的阻塞调用）。
3. 如果block为False，如果有空闲空间可用将数据放入队列，否则立即抛出Full异常

其非阻塞版本为

put_nowait

等同于

put(item, False)

get([block[, timeout]])

从队列中移除并返回一个数据。block跟timeout参数同

put

方法

其非阻塞方法为｀get_nowait()｀相当与

get(False)

empty()

如果队列为空，返回True,反之返回False

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来看我们的代码改造：

此处没必要设置权重吧，我觉得没必要吧。

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​恩，写入队列逻辑

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接下来是python多线程的基础，大致浏览一下，然后我们改造自身代码

这个人将多线程讲的挺生动的，嘿嘿引用一下。

https://www.cnblogs.com/fnng/p/3670789.html

好一句，为了不浪费你时间。

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