Python多線程在不斷的使用中需要我們更多的學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)知識(shí)。單線程太慢的話，就需要Python多線程了，這里給個(gè)簡單的線程池模板。這個(gè)程序只是簡單地打印了110，但是可以看出是并發(fā)地。

from threading import Thread  
from Queue import Queue  
from time import sleep  
#q是任務(wù)隊(duì)列  
#NUM是并發(fā)線程總數(shù)  
#JOBS是有多少任務(wù)  
q = Queue()  
NUM = 2 
JOBS = 10 
#具體的處理函數(shù)，負(fù)責(zé)處理單個(gè)任務(wù)  
def do_somthing_using(arguments):  
print arguments  
#這個(gè)是工作進(jìn)程，負(fù)責(zé)不斷從隊(duì)列取數(shù)據(jù)并處理  
def working():  
while True:  
arguments = q.get()  
do_somthing_using(arguments)  
sleep(1)  
q.task_done()  
#fork NUM個(gè)線程等待隊(duì)列  
for i in range(NUM):  
t = Thread(target=working)  
t.setDaemon(True)  
t.start()  
#把JOBS排入隊(duì)列  
for i in range(JOBS):  
q.put(i)  
#等待所有JOBS完成 

q.join()5.驗(yàn)證碼的處理碰到驗(yàn)證碼咋辦？這里分兩種情況處理：

google那種驗(yàn)證碼，涼拌

簡單的驗(yàn)證碼：字符個(gè)數(shù)有限，只使用了簡單的平移或旋轉(zhuǎn)加噪音而沒有扭曲的，這種還是有可能可以處理的，一般思路是旋轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)回來，噪音去掉，然后劃分 單個(gè)字符，劃分好了以后再通過特征提取的方法(例如PCA) 降維并生成特征庫，然后把驗(yàn)證碼和特征庫進(jìn)行比較。這個(gè)比較復(fù)雜，一篇博文是說不完的，這里就不展開了，具體做法請(qǐng)弄本相關(guān)教科書好好研究一下。

事實(shí)上有些驗(yàn)證碼還是很弱的，這里就不點(diǎn)名了，反正我通過2的方法提取過準(zhǔn)確度非常高的驗(yàn)證碼，所以2事實(shí)上是可行的。

基本上我遇到過的所有情況，用以上方法都順利解決了，不太清楚還有沒有其他漏掉的情況，所以本文到這里就完成了，以后要是碰上其他情況，再補(bǔ)充相關(guān)方法好 了：）

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