threading.enumerate是什么意思?

时间: 2023-02-06 16:12:36 浏览: 105
`threading.enumerate()` 是 Python 中的一个函数,它返回当前程序中正在运行的所有线程的列表。这些线程可能是通过 `threading` 模块创建的,也可能是通过其他方式创建的。 线程是一种轻量级的进程,它可以在单独的执行流中并发执行多个任务。使用 `threading` 模块可以方便地创建和管理线程。 举个例子,假设你有一个应用程序,它同时运行了多个线程,你可以使用 `threading.enumerate()` 来查看所有正在运行的线程。例如: ``` import threading def worker(): print('Worker') thread1 = threading.Thread(target=worker) thread2 = threading.Thread(target=worker) thread3 = threading.Thread(target=worker) thread1.start() thread2.start() thread3.start() threads = threading.enumerate() print(threads) # Output: [<Thread(Thread-1, started 123145)>, <Thread(Thread-2, started 123146)>, <Thread(Thread-3, started 123147)>] ``` 在上面的代码中,我们创建了三个线程并启动它们。然后使用 `threading.enumerate()` 函数来查看所有正在运行的线程,并将它们存储在 `threads` 变量中。
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优化import os.path import pprint import textwrap import threading import time import requests import re import json from queue import Queue q_list = Queue(100) from threading import Thread headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 ' 'Safari/537.36' } # 获取m3u8视频片段的所有地址 def get_links(url): # 获取视频页的网页源代码 r = requests.get(url, headers=headers) info = re.findall('window.pageInfo = window.videoInfo =(.*?)window.videoResource', r.text, re.DOTALL)[0].strip()[0:-1] # 获取m3u8列表地址 filename = json.loads(info)['title'] m3u8_url = json.loads(json.loads(info)["currentVideoInfo"]["ksPlayJson"])['adaptationSet'][0]['representation'][1]['url'] m3u8_list = requests.get(m3u8_url, headers=headers).text ts_files = re.sub('#.*', '', m3u8_list).split() ts_length = len(ts_files) # 获取m3u8地址片段 for num, ts in enumerate(ts_files): ts_url = 'https://ali-safety-video.acfun.cn/mediacloud/acfun/acfun_video/' + ts q_list.put([ts_url, num]) return filename, ts_length # print(filename, ts_url) # 分别下载这些视频片段-多线程 def download(filename): while not q_list.empty(): ts_url, num = q_list.get() video_content = requests.get(ts_url, headers=headers).content with open(f'video/{filename}_{num}.ts', 'wb') as f: f.write(video_content) print(f'{threading.current_thread().name}已下载...第{num}个片段') # 合并视频-构成完整的片段 def combine(filename, ts_length): fp = open(f'video/{filename}.mp4', 'ab') for i in range(ts_length): if os.path.exists(f'video/{filename}_{i}.ts'): with open(f'video/{filename}_{i}.ts', 'rb') as f: ts_slice = f.read() fp.write(ts_slice) print(f'已合并...第{i}个片段') os.remove(f'video/{filename}_{i}.ts') print(f'已删除...第{i}个片段') fp.close() # 主文件调用 def main(): start_time = time.time() url = 'https://www.acfun.cn/v/ac41409604' filename, ts_length = get_links(url) tasks = [] for i in range(3): th = Thread(target=download, args=(filename,), name=f'线程{i}') th.start() tasks.append(th) for t in tasks: t.join() combine(filename, ts_length) end_time = time.time() print(f'总共耗时{end_time - start_time}')

下面一段代码有什么错误:def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法,开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter #设置线程数 num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法,开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

import urllib.request import queue import threading import sys def bytes2human(n): """ >>> bytes2human(10000) 9K >>> bytes2human(100001221) 95M """ symbols = ('K', 'M', 'G', 'T', 'P', 'E', 'Z', 'Y') prefix = {} for i, s in enumerate(symbols): prefix[s] = 1 << (i + 1) * 10 for s in reversed(symbols): if n >= prefix[s]: value = int(float(n) / prefix[s]) return '%s%s' % (value, s) return '%sB' % n def gethtml(url, bak): try: urlbak = url + bak #print(urlbak) req = urllib.request.urlopen(urlbak, timeout=10) if req.code == 200: meta = req.info() file_size = int(meta.getheaders("Content-Length")[0]) m = bytes2human(file_size) content_type = meta.getheaders('Content-Type')[0].split(';')[0] if file_size == 0: return False if 'html' in content_type: return False else: print('%s ---- %s ---- %s ' % (urlbak, m, content_type)) return '%s ---- %s ---- %s ' % (urlbak, m, content_type) else: return False except: return False def writefile(fileName, c): f = open(fileName, "a") f.write(c + "\n") f.close() q = queue.Queue() def scanner(url): for i in bekadd(url): c = gethtml(url, i) if c != False: writefile("bak.txt", c) def worker(): while not q.empty(): url = q.get() scanner(url) q.task_done() def bekadd(url): listbak = ['/1.zip', '/1.rar', '/web.rar', '/web.zip', '/www.rar', '/www.zip', '/wwwroot.rar', '/wwwroot.zip', '/backup.rar', '/backup.zip', '/database.rar', '/database.zip', '/databak.rar', '/databak.zip', '/databackup.rar', '/databackup.zip', '/databack.zip', '/sql.rar', '/sql.zip'] wwwurl = url[url.find("http://") + 7:].rstrip("/ 这是什么代码

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