python进程测试
python程序流程控制实验结论
python程序流程控制实验结论下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 顺序结构顺序结构是 Python 程序中最基本的流程控制结构。
Python性能测试
Python性能测试Python是一种高级编程语言，被广泛用于许多不同的领域，例如Web开发、数据科学、机器学习等。
虽然Python非常方便易用，但在处理大量数据时，可能会面临性能问题。
因此，进行Python性能测试非常重要。
Python性能测试的基本概念Python性能测试旨在确定特定Python代码段的运行速度和效率。
这对于提高代码速度并优化性能非常重要。
性能测试可以包括各种测试类型，例如基准测试、负载测试和压力测试。
基准测试是Python性能测试中最基本的测试。
基准测试通过比较不同代码段的执行时间来测量它们的性能。
常见的基准测试工具包括timeit和pytest等。
负载测试和压力测试是Python性能测试中更高级的测试方法。
它们可以模拟大量运行时的负载和压力，以测试系统的性能、可靠性和稳定性。
这些测试可以帮助开发人员确定系统的最大容量和最大负载，以及为持续的性能测试做好准备。
Python性能测试的工具进行Python性能测试时，有一些常见的工具可以帮助开发人员测试和提高代码的性能。
以下是其中一些工具：1. PyCharmPyCharm是一种Python IDE，它提供了一些有用的工具来测试和优化Python代码的性能。
它包括一些有用的性能分析工具，例如内存分析器、CPU分析器和线程分析器等。
很多开发人员都喜欢使用PyCharm，因为它可以提高代码的可读性，同时还可以优化代码的性能。
2. cProfilecProfile是Python的内置性能分析工具。
它可以记录Python程序的运行时信息，例如函数调用和代码行运行次数等。
在分析性能时，cProfile非常有用，因为它可以帮助开发人员快速识别程序中的瓶颈。
3. PyPyPyPy是Python的另一个解释器，它可以提高程序的运行速度。
PyPy比标准解释器更快，因为它使用了JIT编译器和一些其他优化技术。
如果您对性能非常感兴趣，那么PyPy可能是一个很好的选择。
Python进程监控-MyProcMonitor
Python进程监控-MyProcMonitorpsutil api⽂档：api 测试#! /usr/bin/env python# coding=utf-8import psutil# CPU-> Examples# print psutil.cpu_times()# print psutil.cpu_count()# print psutil.cpu_count(logical=False)## for x in range(3):# print psutil.cpu_percent(interval=1)# print psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)# print psutil.cpu_times_percent(interval=1, percpu=False)# Memory-> Examples:# print psutil.virtual_memory()# print psutil.swap_memory()# Disks-> Examples:# print psutil.disk_partitions()# print psutil.disk_usage('/')# print psutil.disk_io_counters(perdisk=False)# Networks-> Examples:# print _io_counters(pernic=True)# print _connections()# Other system info-> Examples:# print ers()# print psutil.boot_time()# Process Management-> Examples:print psutil.pids()for i in psutil.pids():p = psutil.Process(i)# print (), p.cpu_percent(interval=1.0)# print ()# print p.cmdline()# print p.exe()# print p.cwd()# print p.status()# print ername()# print p.create_time()# print p.terminal()# print p.uids()# print p.gids()# print p.cpu_times()# print p.cpu_percent(interval=1.0)# print p.cpu_affinity()# print p.cpu_affinity([0])# print p.memory_percent()# print p.memory_info()# print p.ext_memory_info()# print p.memory_maps()# print p.io_counters()# print p.open_files()# print p.connections()# print p.num_threads()# print p.num_fds()# print p.threads()# print p.num_ctx_switches()# print p.nice()# print p.nice(10)# print p.ionice(psutil.IOPRIO_CLASS_IDLE) # IO priority (Win and Linux only)# print p.ionice()# print p.rlimit(psutil.RLIMIT_NOFILE, (5, 5)) # set resource limits (Linux only)# print p.rlimit(psutil.RLIMIT_NOFILE)# print p.suspend()# print p.resume()# print p.terminate()# print p.wait(timeout=3)print psutil.test()View Code配置：process:name: ProxyTool.exepath: E:\Project\ProxyTool.exerules:p_cpu_percent: 100#t_cpu_percent: 20#cpu_times: 30#num_threads: 15#connections: 20noporcesssleeptime: 3getprocinfotimespan: 3cpupercentinterval: 1config.yaml转换exe#! /usr/bin/env python# coding=utf-8'''Created on 2015.10.12@author: ryhan'''import os# 以下代码解决输出乱码问题import sys# print sys.getdefaultencoding()reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')# print sys.getdefaultencoding()Py_Installer_Path='D:\pyinstaller-develop'Py_FilePATH = "%s\\" % (os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)),)Py_FileList=['MyProcMonitor']# print Py_FilePATHos.chdir(Py_Installer_Path)for fname in Py_FileList:#cmd='python pyinstaller.py --upx-dir=D:\pyinstaller-develop\upx391w -F %s%s.py' % (Py_FilePATH,fname) #upx.exe 放⼊到python安装路径下如果不想使⽤upx，需要添加参数 --noupxcmd='python pyinstaller.py -F %s%s.py' % (Py_FilePATH,fname)print cmdos.system(cmd)cmd='copy /y %s\%s\dist\%s.exe %s' % (Py_Installer_Path,fname,fname,Py_FilePATH)print cmdos.system(cmd)BulidExe主程：#! /usr/bin/env python# coding=utf-8import psutil# print psutil.test()import functoolsimport yamlimport jsonimport timeimport osfrom pylog import loggerdef log(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kw):logger.debug(u'---- Invoke : %s ----' , func.__name__)return func(*args, **kw)return wrapperclass Monitor():@logdef__init__(self):self.confd = yaml.load(file('config.yaml'))logger.debug('yaml:%s', self.confd)if(self.confd == None or self.confd.get('process') == None or self.confd.get('rules') == None or len(self.confd.get('rules')) == 0): raise ValueError('please check config.yaml~! (key: confprocess or rules)')self.confprocname = self.confd.get('process', '{}').get('name', '')self.confprocpath = self.confd.get('process', '{}').get('path', '')self.confrules = self.confd.get('rules')self.noporcesssleeptime = self.confd.get('noporcesssleeptime', 3)self.getprocinfospantime = self.confd.get('getprocinfotimespan', 1)self.cpupercentinterval = self.confd.get('cpupercentinterval', 1)@logdef__loadProcess(self):self.monitorproc = Nonetry:for p in psutil.process_iter():# pinfo = p.as_dict(attrs=['pid', 'name'])# for pid in psutil.pids():# p = psutil.Process(pid)if () == self.confprocname:self.monitorproc = pbreakif(self.monitorproc):('Findprocess %s: id:%s ', self.confprocname, self.monitorproc.pid)else:('Do Not Find Porcess ! Please Check~!')except Exception, e:logger.debug(e)return self.monitorproc@logdef loopControl(self):('Begin while loop!')finprocessloop = 1while 1:try:while finprocessloop:if(not self.__loadProcess()):time.sleep(self.noporcesssleeptime)continueelse:finprocessloop = 0args = self.__getProcInfo()if args and args[0]:self.__checkProc(*args)else:('Missing Process Control: %s !', self.confprocname)finprocessloop = 1time.sleep(self.getprocinfospantime)except Exception, e:logger.debug('loopControl.while :%s', e)@logdef__getProcInfo(self):try:p = self.monitorprocpinf = {}pinf['id'] = p.pidpinf['name'] = ()# pinf['exe'] = p.exe()pinf['num_threads'] = p.num_threads()pinf['num_handles'] = p.num_handles()pinf['threads'] = p.threads()pinf['connections'] = p.connections()pinf['memory_percent'] = p.memory_percent()pinf['memory_info'] = p.memory_info()pinf['cpu_affinity'] = p.cpu_affinity()pinf['cpu_times'] = p.cpu_times()pinf['p_cpu_percent'] = p.cpu_percent(interval=self.cpupercentinterval)pinf['t_cpu_percent'] = psutil.cpu_percent(interval=self.cpupercentinterval)pinf['cpu_count_real'] = psutil.cpu_count()pinf['cpu_count_logical'] = psutil.cpu_count(logical=False)cpu_count_real = pinf['cpu_count_real']cpu_count_logical = pinf['cpu_count_logical']p_cpu_percent = pinf['p_cpu_percent']t_cpu_percent = pinf['t_cpu_percent']logger.debug('pinfo:%s', pinf)# logger.debug('p_cpu_percent:%s', p_cpu_percent)# logger.debug('t_cpu_percent:%s', t_cpu_percent)return (True, p_cpu_percent, t_cpu_percent, cpu_count_real, cpu_count_logical)except Exception, e:logger.debug(e)return (False, 0, 0, 0, 0)@logdef__checkProc(self, isparmvalid, proc_cpu_percent, total_cpu_percent, cpu_count_real, cpu_count_logical):try:logger.debug('args => pid:%s, pname:%s, isparmvalid:%s, p_u_percent:%s,p_u_t_percent:%s, t_u_percent:%s, u_r_count:%s, u_l_count:%s'\, self.monitorproc.pid, (), isparmvalid, proc_cpu_percent, proc_cpu_percent / cpu_count_real, total_cpu_percent, cpu_count_real, cpu_count_logical) if isparmvalid:conf_p_cpu_percent = self.confrules.get('p_cpu_percent', 100)if proc_cpu_percent > conf_p_cpu_percent:# p.send_signal(signal.SIGTERM)('judge=> proc_cpu_percent[%s] > conf_p_cpu_percent[%s]. Now kill %s %s ', proc_cpu_percent, conf_p_cpu_percent, self.monitorproc.pid, ())self.monitorproc.terminate()else:('judge=> proc_cpu_percent[%s] < conf_p_cpu_percent[%s]. Keep Watch %s %s ', proc_cpu_percent, conf_p_cpu_percent, self.monitorproc.pid, ()) except Exception, e:logger.debug(e)if__name__ == '__main__':try:m = Monitor()m.loopControl()except Exception, e:logger.debug(e)MyProcMonitor⽇志：#! /usr/bin/env python# coding=utf-8import loggingimport logging.handlers# NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL# CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET# logging初始化⼯作# logging.basicConfig()# create loggerlogger = logging.getLogger('tst')logger.setLevel(logging.DEBUG)# create console handler and set level to debugconsolehandler = logging.StreamHandler()consolehandler.setLevel()# filehandler = logging.handlers.RotatingFileHandler('run.log', maxBytes=1024 * 1024, backupCount=5) filehandler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler('run', when='H', interval=1, backupCount=1) filehandler.suffix = "%Y%m%d-%H%M.log"filehandler.setLevel(logging.DEBUG)# create formatterformatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')# add formatter to handlerconsolehandler.setFormatter(formatter)filehandler.setFormatter(formatter) # 为handler添加formatter# add handler to loggerlogger.addHandler(consolehandler)logger.addHandler(filehandler)pylog。
Linux系统性能测试脚本使用Python编写的用于测试Linux系统性能的工具
Linux系统性能测试脚本使用Python编写的用于测试Linux系统性能的工具Linux系统是一种广泛使用的操作系统，为了确保其高效运行和稳定性，对系统性能进行测试和调优是至关重要的。
为此，开发了许多性能测试工具，其中一种常用的工具就是使用Python编写的Linux系统性能测试脚本。
本文将介绍该测试脚本的使用方法和功能。
一、引言随着计算机技术的不断发展，对Linux系统的性能要求也越来越高。
为了满足这一需求，测试工程师们开发了许多性能测试工具，其中之一就是使用Python编写的Linux系统性能测试脚本。
该脚本可以帮助用户评估系统性能，并找出性能瓶颈，以便进一步优化系统配置。
二、脚本功能Linux系统性能测试脚本使用Python语言编写，具有以下功能：1. CPU性能测试：通过执行一系列CPU密集型任务，测试CPU的计算能力和稳定性。
2. 内存性能测试：通过分配和释放大量内存，测试系统在高负载情况下的内存管理和性能。
3. 磁盘性能测试：通过模拟大量文件的读写操作，测试磁盘I/O性能和吞吐量。
4. 网络性能测试：通过发送和接收大量网络数据包，测试网络传输性能和延迟。
5. IO性能测试：通过模拟大量输入输出操作，测试系统对外部设备的响应速度。
三、脚本使用方法使用Linux系统性能测试脚本非常简单，只需按照以下步骤操作：1. 下载脚本：从开发者的网站或指定的软件仓库下载最新版本的测试脚本。
2. 安装依赖：根据脚本的要求，安装相关的依赖库和软件包。
3. 配置测试参数：根据需要，修改测试脚本中的参数，如测试任务的数量、持续时间等。
4. 运行测试脚本：在终端中执行测试脚本，并等待测试结果生成。
5. 分析测试结果：根据测试结果，评估系统性能并找出性能瓶颈。
6. 优化系统配置：根据性能测试结果，进行系统配置的优化，以提升系统性能。
四、脚本示例以下是一个示例脚本，用于测试系统的CPU性能：```#!/usr/bin/env pythonimport timedef cpu_test():start_time = time.time()# Perform a series of CPU-intensive tasks hereend_time = time.time()elapsed_time = end_time - start_timeprint(f"CPU performance test completed in {elapsed_time} seconds") if __name__ == "__main__":cpu_test()```该脚本通过计算执行CPU密集型任务的时间来评估CPU性能。
python自动化测试笔试题
python自动化测试笔试题
当涉及到Python自动化测试的笔试题时，通常会涉及以下几个方面的内容：
1. Python基础知识，笔试题可能会涉及Python的基础知识，比如数据类型、循环、条件语句、函数等。
可能会涉及一些基本的编程题目，要求考生用Python编写简单的程序来解决问题。
2. 测试框架和工具，考生可能会被要求回答关于Python自动化测试框架和工具的问题，比如Selenium、Pytest、Robot Framework等。
可能会涉及这些工具的基本用法、特点、优缺点等方面的内容。
3. 测试案例设计，考生可能会被要求设计一些测试案例，要求考生考虑全面，包括边界情况、异常情况等，以及如何用Python编写测试脚本来执行这些测试案例。
4. 调试和日志，可能会涉及到如何在Python自动化测试中进行调试以及如何记录日志的问题，要求考生能够说明在自动化测试中如何有效地进行调试和记录日志。
5. 面向对象编程，考生可能会被要求回答关于Python面向对象编程的问题，要求考生能够用Python编写一些测试类和方法来完成特定的测试任务。
总的来说，Python自动化测试的笔试题涵盖了Python基础知识、测试框架和工具、测试案例设计、调试和日志以及面向对象编程等多个方面的内容。
希望这些信息对你有所帮助。
学会使用PyCharm进行Python程序调试和测试
学会使用PyCharm进行Python程序调试和测试第一章：PyCharm简介与安装配置PyCharm是一款强大的Python开发工具，提供了丰富的功能和工具来简化开发过程。
在本章中，我们将介绍PyCharm的基本功能，并展示如何正确安装和配置PyCharm。
1.1 PyCharm简介PyCharm是由JetBrains公司开发的一款集成开发环境（IDE），主要用于Python开发。
它提供了许多功能，如代码编辑器、调试器、版本控制工具等，使开发者能够更快速、高效地编写代码。
1.2 安装PyCharm安装PyCharm非常简单。
首先，从JetBrains官方网站下载适用于您操作系统的安装包。
然后，双击安装包，并按照向导的指示完成安装过程。
1.3 配置PyCharm安装完成后，打开PyCharm并进行一些必要的配置。
首先，设置Python解释器。
在PyCharm的设置（Settings）菜单中，选择“Project Interpreter”，然后选择您想要使用的Python解释器。
第二章：PyCharm中的调试工具在本章中，我们将重点介绍PyCharm中的调试工具，并演示如何使用这些工具来调试Python程序。
2.1 设置断点断点是调试程序时非常有用的工具。
在PyCharm中，您可以通过单击代码行号旁边的空白区域来设置断点。
一旦程序运行到断点处，它将停止执行，并且您可以查看变量的值和执行路径。
2.2 单步执行一旦程序停在断点处，您可以使用“Step Over”、“Step Into”和“Step Out”等命令进行逐行执行。
这些命令允许您跟踪程序的执行过程，并查看每一步的结果。
2.3 监视变量PyCharm的调试工具还提供了一个方便的监视变量功能。
您可以选择一些变量进行监视，这样在程序执行时，您可以随时查看这些变量的值，以检查程序的状态。
第三章：PyCharm中的测试工具在本章中，我们将介绍PyCharm中的测试工具，并展示如何使用这些工具对Python程序进行自动化测试。
如何在Python中进行GUI测试和自动化
如何在Python中进行GUI测试和自动化GUI（图形用户界面）测试是一种用于验证应用程序的用户界面的方法。
通过模拟用户与应用程序的交互，GUI测试可以检测潜在的错误和缺陷，确保应用程序的可靠性和用户友好性。
Python是一种功能强大的编程语言，它提供了许多用于进行GUI测试和自动化的工具和库。
本文将介绍如何在Python中进行GUI测试和自动化。
一、选择适合的GUI测试框架在Python中，有多个GUI测试框架可供选择。
以下是一些常用的框架：1. Pytest-qt：这是一个针对Qt应用程序的框架，它提供了许多用于GUI测试的功能，如模拟用户输入和验证界面元素状态的方法。
2. Tkinter：这是Python自带的GUI工具包，它提供了创建和管理GUI应用程序的功能。
虽然Tkinter本身并不是一个测试框架，但你可以使用其内置的事件模拟来进行GUI测试。
3. Pyautogui：这是一个用于GUI自动化的库，它可以模拟鼠标和键盘操作。
你可以使用Pyautogui编写脚本，自动执行GUI测试任务。
二、准备测试环境在开始GUI测试之前，你需要准备一个干净的测试环境，例如安装所需的Python版本和GUI应用程序。
确保你的测试环境与你的开发环境保持一致，以便准确地测试应用程序的行为。
三、编写GUI测试脚本1. 使用Pytest-qt框架进行GUI测试Pytest-qt框架提供了一些方便的装饰器和断言，可以帮助你编写简洁和可读性高的GUI测试脚本。
以下是一个使用Pytest-qt框架编写的例子：```pythonimport pytestfrom PyQt5 import QtWidgets@pytest.fixturedef application(qtbot):app = QtWidgets.QApplication([])window = QtWidgets.QMainWindow()# 在这里创建你的应用程序窗口# ...window.show()qtbot.addWidget(window)return app, windowdef test_gui_functionality(application, qtbot):app, window = application# 在这里写你的GUI测试逻辑# ...# 示例：模拟用户点击按钮并验证结果button = window.findChild(QtWidgets.QPushButton, "my_button") qtbot.mouseClick(button, QtCore.Qt.LeftButton)assert button.text() == "Clicked!"# 示例：模拟用户输入文字并验证结果text_input = window.findChild(QtWidgets.QLineEdit,"my_text_input")text_input.setText("hello")assert text_input.text() == "hello"# ...if __name__ == "__main__":pytest.main()```在这个示例中，我们使用Pytest-qt框架编写了一个简单的GUI测试脚本。
进程调度模拟程序实验实验报告
进程调度模拟程序实验实验报告一、实验目的进程调度是操作系统的核心功能之一，它负责合理地分配 CPU 资源给各个进程，以提高系统的性能和效率。
本次实验的目的是通过编写和模拟进程调度程序，深入理解不同的进程调度算法的原理和特点，并比较它们在不同情况下的性能表现。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发环境为 PyCharm。
操作系统为 Windows 10。
三、实验原理1、先来先服务（FCFS）调度算法先来先服务调度算法按照进程到达的先后顺序进行调度，先到达的进程先获得 CPU 资源。
2、短作业优先（SJF）调度算法短作业优先调度算法优先调度执行时间短的进程。
3、时间片轮转（RR）调度算法时间片轮转调度算法将 CPU 时间划分为固定大小的时间片，每个进程轮流获得一个时间片的 CPU 资源。
四、实验设计1、进程类的设计创建一个进程类，包含进程 ID、到达时间、服务时间、剩余服务时间等属性，以及用于更新剩余服务时间和判断进程是否完成的方法。
2、调度算法实现分别实现先来先服务、短作业优先和时间片轮转三种调度算法。
3、模拟流程（1）初始化进程列表。
（2）按照选定的调度算法进行进程调度。
（3）计算每个进程的等待时间、周转时间等性能指标。
五、实验步骤1、定义进程类｀｀｀pythonclass Process:def ＿_init__(self, pid, arrival_time, service_time)：selfpid ＝ pidselfarrival_time ＝ arrival_timeselfservice_time ＝ service_timeselfremaining_service_time ＝ service_time｀｀｀2、先来先服务调度算法实现｀｀｀pythondef fcfs_scheduling(process_list)：current_time ＝ 0total_waiting_time ＝ 0total_turnaround_time ＝ 0for process in process_list:if current_time ＜ processarrival_time:current_time ＝ processarrival_timewaiting_time ＝ current_time processarrival_timetotal_waiting_time ＋＝ waiting_timecurrent_time ＋＝ processservice_timeturnaround_time ＝ current_time processarrival_timetotal_turnaround_time ＋＝ turnaround_timeaverage_waiting_time ＝ total_waiting_time ／ len(process_list)average_turnaround_time ＝ total_turnaround_time ／ len(process_list) print(＂先来先服务调度算法的平均等待时间：＂，average_waiting_time)print(＂先来先服务调度算法的平均周转时间：＂，average_turnaround_time)｀｀｀3、短作业优先调度算法实现｀｀｀pythondef sjf_scheduling(process_list)：current_time ＝ 0total_waiting_time ＝ 0total_turnaround_time ＝ 0sorted_process_list ＝ sorted(process_list, key=lambda x: xservice_time) for process in sorted_process_list:if current_time ＜ processarrival_time:current_time ＝ processarrival_timewaiting_time ＝ current_time processarrival_timetotal_waiting_time ＋＝ waiting_timecurrent_time ＋＝ processservice_timeturnaround_time ＝ current_time processarrival_timetotal_turnaround_time ＋＝ turnaround_timeaverage_waiting_time ＝ total_waiting_time ／ len(process_list)average_turnaround_time ＝ total_turnaround_time ／ len(process_list) print(＂短作业优先调度算法的平均等待时间：＂，average_waiting_time)print(＂短作业优先调度算法的平均周转时间：＂，average_turnaround_time)｀｀｀4、时间片轮转调度算法实现｀｀｀pythondef rr_scheduling(process_list, time_slice)：current_time ＝ 0total_waiting_time ＝ 0total_turnaround_time ＝ 0ready_queue ＝while len(process_list) ＞ 0 or len(ready_queue) ＞ 0:for process in process_list:if processarrival_time ＜＝ current_time:ready_queueappend(process)process_listremove(process)if len(ready_queue) ＝＝ 0:current_time ＋＝ 1continueprocess ＝ ready_queuepop(0)if processremaining_service_time ＜＝ time_slice: waiting_time ＝ current_time processarrival_time total_waiting_time ＋＝ waiting_timecurrent_time ＋＝ processremaining_service_time turnaround_time ＝ current_time processarrival_time total_turnaround_time ＋＝ turnaround_time processremaining_service_time ＝ 0else:waiting_time ＝ current_time processarrival_time total_waiting_time ＋＝ waiting_timecurrent_time ＋＝ time_sliceprocessremaining_service_time ＝ time_sliceready_queueappend(process)average_waiting_time ＝ total_waiting_time ／ len(process_list)average_turnaround_time ＝ total_turnaround_time ／ len(process_list) print(＂时间片轮转调度算法（时间片大小为"， time_slice, ＂）的平均等待时间：＂， average_waiting_time)print(＂时间片轮转调度算法（时间片大小为"， time_slice, ＂）的平均周转时间：＂， average_turnaround_time)｀｀｀5、主函数｀｀｀pythonif ＿_name__ ＝＝＂＿_main__"：process_list ＝Process(1, 0, 5)，Process(2, 1, 3)，Process(3, 2, 8)，Process(4, 3, 6)print(＂先来先服务调度算法：＂）fcfs_scheduling(process_list)print(＂短作业优先调度算法：＂）sjf_scheduling(process_list)time_slice ＝ 2print(＂时间片轮转调度算法（时间片大小为"，time_slice, ＂）：＂）rr_scheduling(process_list, time_slice)｀｀｀六、实验结果与分析1、先来先服务调度算法平均等待时间为 575，平均周转时间为 1275。
Python自动化测试面试题
Python自动化测试面试题自动化测试作为软件开发中不可或缺的环节，已经成为现代软件开发流程中的重要一环。
Python作为一门简洁、高效、易学的编程语言，被广泛应用于自动化测试领域。
本文将介绍一些常见的Python自动化测试面试题，帮助读者更好地准备自动化测试岗位的面试。
1. 介绍一下Python自动化测试的概念及其优势。
Python自动化测试是利用Python编写测试脚本，通过自动运行这些脚本来执行测试任务。
相比手动测试，Python自动化测试具有以下优势：- 提高测试效率：通过自动运行测试脚本，可以快速执行大量的测试用例，减少人力资源的投入。
- 降低测试成本：自动化测试可以提供可重复使用的测试脚本，减少了重复劳动的发生，降低了测试成本。
- 增强测试覆盖率：自动化测试可以覆盖更多的测试场景和测试用例，提高了测试的覆盖率。
- 精确测试结果：自动化测试可以消除人工测试的主观因素，保证测试结果的准确性。
- 便捷的报告生成：Python的测试框架和工具提供了丰富的报告生成功能，方便测试结果的汇总和分析。
2. 什么是断言（assertion）？在Python自动化测试中的作用是什么？断言是一种用于检查程序运行结果是否符合预期的方法，它通过判断一个条件的真假来决定下一步的执行。
在Python自动化测试中，断言用于验证测试用例的正确性。
通过在测试脚本中添加断言，可以判断实际输出结果与预期结果是否一致，并抛出异常用于测试运行状态的验证。
3. 如何使用unittest模块进行自动化测试？unittest是Python内置的单元测试框架，它提供了一系列的断言方法和测试管理功能，方便编写和运行自动化测试用例。
以下是使用unittest进行自动化测试的基本步骤：- 创建测试类，继承unittest.TestCase。
- 在测试类中定义测试方法，以"test_"开头。
- 在测试方法中编写具体的测试代码，包括断言、输入参数设置等。
Python语言选择题40道：多线程与多进程.Tex
1.在Java中，以下哪个类提供了创建线程的构造器？o A. Threado B. Runnableo C. Callableo D. ExecutorService答案: A解析: Thread类在Java中提供了创建线程的构造器，可以用于实例化线程对象。
2.下列哪个是C语言中创建进程的函数？o A. pthread_createo B. forko C. execo D. wait答案: B解析: fork函数用于在C语言中创建新的进程。
3.在Java中，如果一个线程调用了另一个线程的join方法，那么调用线程将处于什么状态？o A. 运行状态o B. 就绪状态o C. 阻塞状态o D. 死亡状态答案: C解析: 调用join方法的线程会进入阻塞状态，直到被join的线程运行结束。
4.以下哪个关键字用于在C语言中创建线程？o A. threado B. create_threado C. _threado D. pthread_create答案: D解析: pthread_create是POSIX线程库提供的创建线程的关键函数。
5.Java中，以下哪个方法可以获取当前线程的ID？o A. getCurrentThreadID()o B. Thread.currentThread().getId()o C. Id()o D. getId()答案: B解析: Thread.currentThread().getId()用于获取当前线程的ID，currentThread()返回当前正在执行的线程的Thread对象。
6.在多线程编程中，以下哪个关键字可以用于实现线程互斥？o A. volatileo B. synchronizedo C. statico D. final答案: B解析: synchronized关键字用于在Java中实现线程互斥，确保同一时间只有一个线程可以访问特定的代码块或方法。
Python编写高质量的自动化测试用例
Python编写高质量的自动化测试用例自动化测试在软件开发过程中起到了至关重要的作用。
通过编写高质量的自动化测试用例，可以提高测试效率，减少人工测试的工作量，确保软件的质量。
本文将介绍如何使用Python语言编写高质量的自动化测试用例。
一、选择合适的自动化测试框架在开始编写自动化测试用例之前，首先需要选择一个合适的自动化测试框架。
Python有多个流行的自动化测试框架，如Selenium、Pytest和Unittest等。
根据项目需求和团队技术栈选择一个适合的框架进行编写。
二、准备测试环境在编写自动化测试用例之前，需要准备好相应的测试环境。
包括安装Python解释器、相关的测试框架和依赖库等。
确保测试环境的配置正确，能够正常运行测试脚本。
三、编写测试用例1. 设计测试用例在编写测试用例之前，需要进行测试用例的设计。
根据项目的需求和功能点，设计出多个独立、可重复执行的测试用例。
每个测试用例应该有清晰的目标和预期结果，用于验证软件的功能是否正常。
2. 使用适当的断言在编写测试用例时，使用适当的断言来验证测试结果。
Python自带的断言方法assert可以用于判断条件是否为真。
当断言条件为假时，会抛出AssertionError异常，从而标记测试用例执行失败。
3. 封装可重复使用的代码为了提高代码的可重用性，可以将一些常用的操作封装成函数或类。
例如，登录功能是项目中多个测试用例都会使用到的，可以将登录的操作封装成一个函数，供不同的测试用例调用。
4. 使用异常处理在编写测试用例时，需要考虑到可能出现的异常情况。
使用try-except语句进行异常处理，保证测试用例的健壮性。
当出现异常时，可以根据具体情况进行相应的处理，比如记录日志、截图等。
5. 数据驱动测试通过使用参数化的方式，可以实现对不同测试数据的自动化测试。
将不同的测试数据以列表或字典的形式传入测试用例中，然后通过迭代或循环的方式进行测试。
这样可以减少测试用例的重复编写，提高测试的覆盖率。
Python的代码测试流程
Python的代码测试流程代码测试是软件开发过程中至关重要的一步，它可以确保代码的质量和稳定性。
在Python开发中，代码测试是一个常见的做法。
本文将介绍Python的代码测试流程及其重要性。
一、代码测试的重要性代码测试是一种验证代码行为是否符合预期的方法。
它可以帮助开发者发现和修复潜在的问题，提高代码的质量和稳定性。
以下是代码测试的几个重要原因：1. 验证代码逻辑：通过测试可以验证代码的逻辑是否正确，避免因逻辑错误而导致的异常或错误行为。
2. 检测边界条件：测试可以帮助开发者发现代码在各种边界条件下的表现，以确保代码可以正确处理各种输入和场景。
3. 预防回归错误：当代码被修改或添加新功能时，测试可以帮助开发者检测是否引入了新的错误，并及时修复。
4. 优化代码性能：通过性能测试可以找出代码中的瓶颈，从而进行优化和改进，提高代码的执行效率。
二、Python提供了丰富的代码测试工具和框架，下面是一个常见的Python代码测试流程：1. 单元测试(Unit Testing)：单元测试是对代码中最小可测试单元进行验证的过程。
在Python中，常用的单元测试框架有unittest和pytest。
开发者可以编写单元测试用例，检查函数、类或模块的各个功能是否正常工作。
2. 集成测试(Integration Testing)：集成测试是用于验证不同模块间接口和交互的过程。
在Python中，可以使用unittest和pytest编写集成测试用例，检查代码在各个模块间的协作是否正确。
3. 功能测试(Functional Testing)：功能测试是对整个系统或应用进行测试的过程，通常模拟真实用户的行为。
在Python中，可以使用selenium等工具进行自动化功能测试，验证系统的各项功能是否符合预期。
4. 单元测试覆盖率检查：单元测试覆盖率是指代码中被单元测试用例覆盖到的部分。
通过工具如coverage可以生成单元测试覆盖率报告，帮助开发者评估测试用例的完备性。
Python编程能力测试题(基础篇)
Python编程能力测试题一、单选题（共20题，每题2分）1.Python中input()函数的主要作用是（）。
A．输入 B．输出 C．画图 D．运行2.在Python的代码编程环境下运行程序应点击（）。
A．File菜单下的New File B．File菜单下的Save C．Run菜单下的Run Module D．Edit菜单下的Copy3.Python中的语句turtle.pensize(8)，其功能是（）。
A．设置画布的尺寸 B．设置画笔颜色C．设置画笔线条粗细 D．开始绘图4.Python中的语句turtle.circle(200)，其功能是（）。
A．设置画布的尺寸为200 B．海龟画笔前进200个像素C．画半径为200的圆 D．旋转200度5.运行以下Python程序，最后画出来的图形大致是（）。
import turtleturtle.forward(200)turtle.left(90)turtle.forward(200)turtle.left(90)turtle.forward(200)turtle.left(90)turtle.forward(200)A． B． C． D．6.以下关于Python中变量的说法,错误的是（）。
A．变量必须要命名。
B．变量第一次赋值为1，第二次赋值为4，那么最后变量的值为4。
C．变量只能用来存储数字,不能存储文字。
D．变量名区分大小写，同一个字母的大写和小写，被视为不同的变量。
7.Python中语句print（2*4）的执行结果是（）。
A．0.5 B．6 C．8 D．1/28.下面哪个选项的变量中，装的内容是整数类型？（）A．a = 2.5 B．b = int('90') C．c = '1 + 1' D．d = '-10' 9.Python中的“==”代表的是（）。
A．把“==”左边的值赋值给右边。
B．把“==”右边的值赋值给左边。
使用Python进行自动化测试
使用Python行自动化测试
Python 是一种功能强大且易于学习的编程语言，因此它非常适合用于自动化测试。
在Python 中，有许多用于自动化测试的库和框架，例如：unittest、pytest、nose、selenium 等。
以下是一些使用Python 进行自动化测试的步骤：
1.安装Python：如果您还没有安装Python，可以从Python 官网下载并安
装最新版本的Python。
2.选择自动化测试框架：选择一个适合您项目需求的自动化测试框架。
常用
的自动化测试框架有unittest、pytest、nose 等。
3.安装测试框架：使用pip 命令安装所选的测试框架。
例如，如果您选择了
unittest，则可以使用以下命令安装：pip install unittest
4.编写测试用例：使用所选的测试框架编写测试用例。
测试用例应该覆盖应
用程序的所有功能，并检查应用程序在各种情况下的行为。
5.运行测试用例：使用命令行或IDE 运行测试用例。
测试结果会显示测试用
例是否通过或失败，以及失败的原因。
6.分析测试结果：分析测试结果并确定是否需要修复应用程序或测试用例。
7.迭代测试用例：根据分析结果迭代测试用例，并重复运行测试以验证修复
是否有效。
总之，使用Python 进行自动化测试可以大大提高测试效率和质量，帮助您更快地发布更可靠的产品。
python自动化测试笔记
python自动化测试笔记
1. 测试类型：单元测试、集成测试、系统测试、验收测试
2. 测试框架：unittest、pytest、nose等
3. 测试工具：requests、selenium、unittest等
4. 测试步骤：
- 确定测试范围和目标
- 设计测试用例
- 编写测试代码
- 执行测试并记录结果
- 分析测试结果并改进代码
5. 测试用例设计方法：等价类划分、边界值分析、场景分析等
6. 断言方法：assert、assert_equal、assert_not_equal、assert_in等
7. 测试驱动开发（TDD）：先编写测试用例，再编写实现代码，不断迭代和重构
8. 持续集成/持续部署（CI/CD）：自动执行测试，并确保代码质量达标
9. 代码覆盖率：评估测试的完整性，衡量测试质量的标准之一
10. 模拟数据和真实数据的使用：模拟数据用于测试，真实数据用于验证
11. 异常处理：try-except语句用于捕获和处理异常情况
12. 测试报告：记录测试过程和结果，便于分析和改进
13. 自动化测试的优势：提高测试效率、减少人为错误、便于回归测试等
14. 自动化测试的局限性：无法替代手动测试、初始成本较高、技术要求较高等
15. 自动化测试与手动测试的结合：自动化测试为主，手动测试为辅，相互补充。
进程类测试要点
进程类测试要点学习进程类测试这么久，今天来说说关键要点。
首先呢，我理解进程类测试要关注进程的启动。
这就好比汽车发动一样，我们要知道进程是怎么开始运转的。
比如说我们打开一个软件，这个软件的进程开始启动，它从电脑的某个位置被调用然后到内存里开始运行，这中间涉及到很多因素，像是否有足够的权限来启动啦，有没有相关的依赖项被满足之类的。
我之前就搞不清依赖项的事情，以为只要双击图标就能顺利启动进程，后来发现有些软件需要.net框架之类的东西，没有这个依赖它就启动不了。
这个时候就可以学习一些进程管理工具，例如Windows下的任务管理器就能直观看到进程启动情况，这是个很好的参考资料呢。
对了还有个要点，进程的运行状态。
我总结它就像一个人在跑马拉松，有不同的状态。
可能刚开始精力充沛全速前进，就像进程刚启动时占用较多的系统资源来进行初始化等工作。
之后可能稳定到一个比较均衡的状态，不会占用太多额外资源，处于正常运行阶段。
而有时候进程也会出现阻塞或者等待的情况，就像跑马拉松的人遇到路障停下来一样。
比如说两个进程之间有通信，如果数据还没准备好，一个进程就只能等着，这时候我们通过测试工具可以查看这种状态的变化。
学习的时候我也会有困惑，怎么准确地判断进程是正常等待还是因为错误而停止不前呢？我的方法是多做对比实验，多看看正常的进程场景下的状态和出现问题时候的差异，时间久了就有点感觉了。
进程类测试可不能忘了进程的终止啊！这相当于一场活动结束了。
有时候进程正常关闭，这还好理解，像是我们点击软件的关闭按钮，软件的进程就会把占用的资源释放然后退出。
但有时候进程会异常终止，像突然崩溃或者被强行关闭，这就像活动突然发生意外被迫停止一样。
我理解这种情况下我们要关注进程终止时候是否有资源泄漏的问题，要是有资源没释放干净，可能就会影响整个系统的性能。
在学习检测进程终止方面，我发现查看系统日志是个很有用的技巧，很多平台的系统日志都会详细记录进程关闭时的各种状态信息。
Python性能测试
Python性能测试Python作为一种高级编程语言，具备了广泛的应用场景和丰富的开发库。
然而，由于其解释性质和动态类型机制，Python在性能方面与一些编译型语言相比存在一定的劣势。
为了更好地了解Python的性能表现，并优化代码以提高效率，我们需要进行Python性能测试。
一、性能测试的重要性性能测试是衡量软件或代码性能的一种方法。
通过性能测试，我们可以评估代码在不同负载条件下的性能表现，包括响应时间、吞吐量和资源利用情况等。
性能测试对于优化代码、改进系统架构以及发现潜在问题都具有重要意义。
二、Python性能测试工具介绍1. timeit模块Python中的timeit模块可以用来测量小型代码片段的执行时间。
它提供了一个简单的接口，可以重复运行代码，并返回执行的平均时间。
timeit模块是Python自带的标准库，使用方便且性能较好。
2. cProfile模块cProfile模块是Python自带的性能分析工具，它可以统计和分析函数的执行时间，并生成分析报告。
cProfile模块可以帮助我们找出代码中的瓶颈，并定位需要优化的部分。
3. PyPyPyPy是一个用于执行Python代码的替代解释器，它具有即时编译功能，可以大大提高Python代码的执行性能。
PyPy在某些场景下可以比标准的CPython解释器快几十倍。
但需要注意的是，由于PyPy的特性，它并不适用于所有的Python代码。
三、性能测试的方法与步骤1. 确定测试目标在进行性能测试之前，我们需要明确测试的目标，即要针对哪些方面进行性能测试，例如整体执行时间、内存占用、CPU利用率等。
2. 编写测试用例根据测试目标，编写合适的测试用例。
测试用例应具备代表性，覆盖了代码常见的使用场景和路径。
3. 选择合适的工具根据测试的需求，选择适合的性能测试工具。
可以根据具体情况组合使用timeit模块、cProfile模块和PyPy等工具。
4. 运行性能测试运行性能测试时，需要保证测试环境的稳定性，并尽量避免干扰因素的影响。
Python测试题与答案
Python测试题与答案一、单选题（共50题，每题1分，共50分）1、下面代码的输出结果是( ) a = [] for i in range(2,10): count = 0 for x in range(2,i-1): if i % x == 0: count += 1 if count == 0: a。
append(i) print(a)A、[2 ,4 ,6 ,8]B、[4, 6 ,8 ,9 ,10]C、[3 ,5 ,7 ,9]D、[2, 3, 5, 7]正确答案：D2、关于Python的全局变量和局部变量,以下选项中描述错误的是( )A、使用global保留字声明简单数据类型变量后,该变量作为全局变量使用B、全局变量指在函数之外定义的变量,一般没有缩进,在程序执行全过程有效C、简单数据类型变量无论是否与全局变量重名,仅在函数内部创建和使用,函数退出后变量被释放D、局部变量指在函数内部使用的变量,当函数退出时,变量依然存在,下次函数调用可以继续使用正确答案：D3、以下关于字典描述错误的是A、字典是一种可变容容器,可存储任意类型对象B、键值对中,值必须唯一C、键值对中,键必须是不可变的D、每个键值对都用冒号(:)隔开,每个键值对之间用逗号(,)隔开正确答案：B4、以下关于Python自带数据结构的运算结果中错误的是( )项?A、l = [1, 2, 3, 4]; l.insert(2, -1); 则l为 [1, 2, -1, 4]。
B、l = [1, 2, 3, 4]; l.pop(1); 则l结果为[1, 3, 4]。
C、l = [1, 2, 3, 4]; l.pop(); 则l.index(3) 结果为2。
D、l = [1, 2, 3, 4]; l.rerverse(); 则l[1]为3。
正确答案：A5、下面代码的执行结果是( ) >>> def area(r, pi = 3.14159):Return pi * r *r>>> area(pi = 3.14, r = 4)B、出错C、无输出D、39.4384正确答案：A6、len(“abc”)的长度是3,len(“老师好”)的长度是( )A、3B、6C、1D、9正确答案：A7、下面的语句( )会无限循环下去A、for a in range(10): time.sleep(10)B、while 1<10:Time.sleep(10)C、while True: breakD、a = [3,-1,’,’]For I in a[:]: if not a :Break正确答案：B8、以下关于元组的描述正确的是A、元组中的元素允许被删除B、元组中的元素允许被修改C、创建元组tup:tup = ();D、创建元组tup:tup = (50);正确答案：C9、在Python中,以下关于函数的描述错误的是( )项?A、在Python中,函数的return语句可以以元组tuple的方式返回多个值。
Python的自动化测试
Python的自动化测试Python的自动化测试近年来，自动化测试技术在软件开发领域中得到了越来越广泛的应用。
自动化测试能够提高软件测试的效率和质量，减少人工测试的成本。
而Python的自动化测试则以其灵活性、可扩展性和易学性而受到开发人员的欢迎。
一、Python自动化测试的概述Python自动化测试是指使用Python语言开发的自动化测试脚本和工具来实现软件测试过程中的自动化。
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的编程语言，它具有简单、易学、可读性好、可移植性强等特点。
Python自动化测试的主要优点包括：1.灵活性：Python具有丰富的第三方库和模块，能够支持多种测试框架和工具，满足不同的测试需求。
同时，Python也支持多种测试方法，包括单元测试、集成测试、功能测试、性能测试等。
2.可扩展性：Python自动化测试可以方便地扩展和修改，根据不同的测试需求编写相应的测试脚本和测试工具，并支持测试数据的自动生成和管理。
3.易学性：Python语法简单、高效、易读，开发人员可以很快掌握Python自动化测试的编程技巧，并编写出高质量的测试代码。
4.跨平台性：Python可以运行在各种操作系统上，如Windows、Linux、Mac OS等，开发人员可以在不同平台上编写、运行、调试和维护Python自动化测试脚本。
二、Python自动化测试的应用Python自动化测试广泛应用于各种软件开发项目中，包括Web应用程序、桌面应用程序、嵌入式系统、移动应用程序等。
以下是几个常见的应用场景。
1. Web应用程序自动化测试：Python可通过Selenium WebDriver 模块实现Web应用程序的自动化测试，包括浏览器自动化测试、UI自动化测试、功能测试、性能测试等。
2. API自动化测试：Python可以通过Requests库进行API自动化测试，包括接口测试、集成测试、回归测试等。
3.移动应用程序自动化测试：Python可以通过Appium实现移动应用程序的自动化测试，包括UI测试、功能测试、性能测试等。
python判断linux进程,并杀死进程的实现方法
sys.exit(1)
以上这篇python 判断linux进程,并杀死进程的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大 家多多支持。
def get_process_id(name): child = subprocess.Popen(["pgrep","-f",name],stdout=subprocess.PIPE,shell=False) respபைடு நூலகம்nse = municate()[0] return response
pid = get_process_id("python socialbanklog.py") print pid if not pid:
print "no target pid to kill,please check" sys.exit(1)
result=os.system("kill -9 "+pid) if result==0:
这篇文章主要介绍了详解pyqt5信号与槽的几种高级玩法文中通过示例代码介绍的非常详细对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
python判断 linux进程 ,并杀死进程的实现方法
如下所示：
''' @author: Jacobpc ''' import os import sys import subprocess
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Python 多线程多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：∙使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
∙用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度∙程序的运行速度可能加快∙在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。
在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。
每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。
但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
∙线程可以被抢占（中断）。
∙在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠）-- 这就是线程的退让。
开始学习Python线程Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。
函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。
语法如下: thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )参数说明:∙function - 线程函数。
∙args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
∙kwargs - 可选参数。
实例：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import threadimport time# 为线程定义一个函数def print_time( threadName, delay):count = 0while count < 5:time.sleep(delay)count += 1print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )# 创建两个线程try:thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )except:print "Error: unable to start thread"while 1:pass执行以上程序输出结果如下：Thread-1: Thu Jan 22 15:42:17 2009Thread-1: Thu Jan 22 15:42:192009Thread-2: Thu Jan 22 15:42:19 2009Thread-1: Thu Jan 22 15:42:21 2009Thread-2: Thu Jan 22 15:42:23 2009Thread-1: Thu Jan 22 15:42:23 2009Thread-1: Thu Jan 22 15:42:25 2009Thread-2: Thu Jan 22 15:42:27 2009Thread-2: Thu Jan 22 15:42:31 2009Thread-2: Thu Jan 22 15:42:35 2009线程的结束一般依靠线程函数的自然结束；也可以在线程函数中调用thread.exit()，他抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。
线程模块Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。
thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。
thread 模块提供的其他方法：∙threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
∙threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。
正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
∙threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:∙run():用以表示线程活动的方法。
∙start():启动线程活动。
∙∙join([time]):等待至线程中止。
这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
∙isAlive():返回线程是否活动的。
∙getName():返回线程名。
∙setName():设置线程名。
使用Threading模块创建线程使用Threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import threadingimport timeexitFlag = 0class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Threaddef __init__(self, threadID, name, counter):threading.Thread.__init__(self)self.threadID = threadID = nameself.counter = counterdef run(self): #把要执行的代码写到run函数里面线程在创建后会直接运行run函数print "Starting " + print_time(, self.counter, 5)print "Exiting " + def print_time(threadName, delay, counter):while counter:if exitFlag:thread.exit()time.sleep(delay)print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))counter -= 1# 创建新线程thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)# 开启线程thread1.start()thread2.start()print "Exiting Main Thread"以上程序执行结果如下；Starting Thread-1Starting Thread-2Exiting Main ThreadThread-1: Thu Mar 21 09:10:03 2013Thread-1: Thu Mar 21 09:10:04 2013Thread-2: Thu Mar 21 09:10:04 2013Thread-1: Thu Mar 21 09:10:05 2013Thread-1: Thu Mar 21 09:10:06 2013Thread-2: Thu Mar 21 09:10:06 2013Thread-1: Thu Mar 21 09:10:07 2013Exiting Thread-1Thread-2: Thu Mar 21 09:10:08 2013Thread-2: Thu Mar 21 09:10:10 2013Thread-2: Thu Mar 21 09:10:12 2013Exiting Thread-2线程同步如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。
使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。
如下：多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。
但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。
考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。
那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。
为了避免这种情况，引入了锁的概念。
锁有两种状态——锁定和未锁定。
每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。
经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。
实例：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import threadingimport timeclass myThread (threading.Thread):def __init__(self, threadID, name, counter):threading.Thread.__init__(self)self.threadID = threadID = nameself.counter = counterdef run(self):print "Starting " + # 获得锁，成功获得锁定后返回True# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定# 否则超时后将返回FalsethreadLock.acquire()print_time(, self.counter, 3)# 释放锁threadLock.release()def print_time(threadName, delay, counter):while counter:time.sleep(delay)print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))counter -= 1threadLock = threading.Lock()threads = []# 创建新线程thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)# 开启新线程thread1.start()thread2.start()# 添加线程到线程列表threads.append(thread1)threads.append(thread2)# 等待所有线程完成for t in threads:t.join()print "Exiting Main Thread"线程优先级队列（ Queue）Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。