import queueimport threadingfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completedfrom threading import Eventdef push_data(data_queue: queue.Queue): while not stop_event.is_set(): data = "123" data_queue.put(data) stop_event.wait(0.5)def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data)if __name__ == '__main__': data_queue = queue.Queue() stop_event = Event() # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 启动数据生产线程 t = threading.Thread(target=push_data, args=(data_queue,)) t.start() # 从队列中获取数据并处理 while not stop_event.is_set(): try: data = data_queue.get(timeout=1) except queue.Empty: continue # 提交任务到线程池 future = executor.submit(process_data, data) future.add_done_callback(lambda f: f.result()) # 关闭数据生产线程 stop_event.set() t.join() 代码优化,不要 Event

时间: 2024-02-25 14:59:50 浏览: 140
可以使用 `threading.Event` 代替 `queue.Queue` 来控制线程的结束。`threading.Event` 是一个线程同步的工具,可以让一个或多个线程等待某个事件的发生。具体地,可以创建一个 `Event` 对象,调用 `wait()` 方法等待事件的发生,调用 `set()` 方法通知事件的发生。 下面是一个使用 `Event` 改写后的代码: ```python import queue import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def push_data(data_list: list): while data_list: data = data_list.pop() data_queue.put(data) def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data) if __name__ == '__main__': data_queue = queue.Queue() data_list = ["123", "456", "789"] # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 启动数据生产线程 t = threading.Thread(target=push_data, args=(data_list,)) t.start() # 从队列中获取数据并处理 while True: try: data = data_queue.get(timeout=1) except queue.Empty: if not t.is_alive(): break else: continue # 提交任务到线程池 future = executor.submit(process_data, data) future.add_done_callback(lambda f: f.result()) t.join() ``` 在这个代码中,我们将数据存储在一个普通的列表中,用一个专门的线程 `push_data` 来将数据逐一放入队列中。主线程不断从队列中获取数据并处理,如果队列为空并且 `push_data` 线程已经结束,则主线程也结束。这样就可以避免使用 `Event` 对象了。
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import concurrent.futures from threading import Lock from collections import defaultdict, deque def execute_graph_optimized(nodes): node_status = {name: "pending" for name in nodes} dependencies = {name: set(nodes[name]["from"]) for name in nodes} reverse_map = defaultdict(list) ready_queue = deque() lock = Lock() # 保证线程安全 # 构建反向映射 for name, data in nodes.items(): for dep in data["from"]: reverse_map[dep].append(name) # 初始化就绪队列 with lock: for name in nodes: if not dependencies[name]: ready_queue.append(name) def on_completion(node, future): # 更新节点状态 with lock: try: success = future.result() node_status[node] = "success" if success else "failed" except: node_status[node] = "failed" # 更新后续节点依赖 for successor in reverse_map[node]: dependencies[successor].discard(node) # 检查是否满足执行条件 if not dependencies[successor] and node_status[successor] == "pending": ready_queue.append(successor) executor.submit(process_queue) def process_queue(): while True: with lock: if not ready_queue: return current_node = ready_queue.popleft() if node_status[current_node] != "pending": continue # 提交任务执行 future = executor.submit( execute_node, current_node, nodes[current_node]["param"], nodes[current_node]["service_name"] ) future.add_done_callback(lambda f, n=current_node: on_completion(n, f)) # 使用无界线程池(根据实际情况调整) with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: # 初始触发 executor.submit(process_queue)这段代码中 execute_node 没有定义

from netfilterqueue import NetfilterQueue from scapy.all import IP, TCP, send, conf import subprocess import logging import threading from queue import Queue from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 数据包队列 packets_queue = Queue() # 使用线程安全的队列 queue_length = 5 # 队列长度阈值 packet_send_queue = Queue() # 使用线程安全的队列 # 线程池 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) # 设置线程池大小 # 定义数据包处理函数 def process_packet(packet): print(f"拦截到一个数据包,大小:{len(packet.get_payload())}") scapy_packet = IP(packet.get_payload()) # 将数据包转换为 Scapy 对象 packets_queue.put(scapy_packet) packet.drop() # 丢弃拦截的数据包 # 处理队列中的数据包 def handle_packet_queue(): global queue_length while True: if not packets_queue.empty(): scapy_packet = packets_queue.get() # 在这里可以对 scapy_packet 进行进一步的处理 # 检查 TCP 标志 if scapy_packet.haslayer(TCP): tcp_flags = scapy_packet[TCP].flags if tcp_flags & 0x02: # SYN 标志为 1 logging.debug("SYN 标志为 1,正常发送数据包") send(scapy_packet, verbose=False) elif tcp_flags & 0x01: # FIN 标志为 1 logging.debug("FIN 标志为 1,正常发送数据包") send(scapy_packet, verbose=False) else: # 将数据包存入线程安全的队列 packet_send_queue.put(scapy_packet) # 如果队列已满队列长度阈值个数据包,则发送 if packet_send_queue.qsize() >= queue_length: send_packets() else: send(scapy_packet, verbose=False) # 按 TCP 序列号正序发送数据包 def send_packets(): logging.debug("开始发送数据包队列中的数据包") try: # 从队列中获取所有数据包 packets = [] while not packet_send_queue.empty(): packets.append(packet_send_queue.get()) # 按 TCP 序列号排序 packets.sort(key=lambda pkt: pkt[TCP].seq) # 依次发送数据包 for packet in packets: send(packet, verbose=False) except Exception as e: logging.error(f"Error sending packets: {e}") # 设置 iptables 规则 def setup_iptables(port, queue_num): logging.debug(f"设置 iptables 规则,将端口 {port} 的数据包转发到队列 {queue_num}...") try: subprocess.run([ "sudo", "iptables", "-I", "OUTPUT", "-p", "tcp", "--sport", str(port), "-j", "NFQUEUE", "--queue-num", str(queue_num) ], check=True) except subprocess.CalledProcessError as e: logging.error(f"Error setting iptables rules: {e}") # 清理 iptables 规则 def cleanup_iptables(): logging.debug("清理 iptables 规则...") try: subprocess.run(["sudo", "iptables", "-F"], check=True) except subprocess.CalledProcessError as e: logging.error(f"Error cleaning up iptables rules: {e}") # 主函数 def main(): port = 8080 # 监听的端口 queue_num = 0 # NetfilterQueue 队列编号 # 设置默认接口 conf.iface = "ens33" # 设置 iptables 规则 setup_iptables(port, queue_num) # 显式启动处理线程 threading.Thread(target=handle_packet_queue, daemon=True).start() # 创建 NetfilterQueue 对象并绑定到队列编号 nfqueue = NetfilterQueue() nfqueue.bind(queue_num, process_packet) logging.debug(f"开始监听端口 {port} 的数据包...") # 启动线程池处理队列中的数据包 executor.submit(handle_packet_queue) try: nfqueue.run() except KeyboardInterrupt: logging.debug("停止监听...") except Exception as e: logging.error(f"Error in NetfilterQueue: {e}") finally: nfqueue.unbind() cleanup_iptables() if __name__ == "__main__": main()

def run(self): cap = cv2.VideoCapture(self.capTarget) cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30) if self.save_video: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480)) # 启动识别线程 thread = threading.Thread(target=self.recognition_thread, daemon=True) print(f'[主线程] 启动子线程 | 线程ID: {thread.ident} | 名称: {thread.name} | 存活状态: {thread.is_alive()}') thread.start() while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 更新识别线程 current_time = time.time() # 时间未到1秒则等待 if current_time - self.last_process_time >= 0.5 and self.frame_queue.empty(): self.last_process_time = time.time() self.frame_queue.put(frame.copy(), block=False) # 绘制人脸框和轨迹 for name, (left, top, right, bottom), center in self.current_faces: # 添加记录 if name != "未知": self.record_list.append({ "name": name, "time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), }) cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) # 绘制姓名 # cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), # cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1) # 绘制中文姓名 # 转换BGR到RGB(PIL使用RGB) frame_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) draw = ImageDraw.Draw(frame_pil) # 加载中文字体(需提供字体文件路径) font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 20) # 例如使用黑体 # 计算文字位置(调整坐标) text_position = (left + 6, top + 6) # 建议顶部显示而非底部 # 绘制中文 draw.text(text_position, name, font=font, fill=(255, 255, 255)) # 转换回OpenCV格式 frame = cv2.cvtColor(np.array(frame_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 图片保存逻辑 if self.save_img and len(self.current_faces) > 0: save_flag = False update_names = [] check_time = time.time() # 检查所有人脸状态 for face in self.current_faces: name = face[0] if name == "未知": save_flag = True break else: last_time = self.face_last_save_time.get(name, 0) if check_time - last_time >= 60: save_flag = True update_names.append(name) # 更新已知人脸时间戳 for name in update_names: self.face_last_save_time[name] = check_time # 执行保存操作 if save_flag: os.makedirs(self.save_dir, exist_ok=True) filename = f"{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M')}_{uuid.uuid4().hex[:3]}.jpg" cv2.imwrite(os.path.join(self.save_dir, filename), frame) cv2.imshow('Face Tracking', frame) if self.save_video: out.write(frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): self.running = False saveRecordsNow(self.record_list) break if self.save_video: out.release() cap.release() cv2.destroyAllWindows()。如果我想要吧多线程改为并行,把识别功能单独拆猪来独立运行,然后当前程序调用识别服务功能并返回输入该如何实现

将下列Java代码改为python代码:import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.net.*; public class Scanport { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { String host = "120.46.209.149"; int startPort = 1; int endPort = 1024; int start = 0; int end = 0; int step = Math.round(endPort / 1000) + 1;// 四舍五入函数 for (int i = 1; i < step; i++) { start = startPort + (i - 1) * 1000; end = startPort + i * 1000; System.out.println("正在扫描" + start + "-" + end); scan(host, start, end); } } public static void scan(String host, int startPort, int endPort) throws InterruptedException { List<Integer> portList = new ArrayList<>(); final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(endPort - startPort + 1); for (int port = startPort; port <= endPort; port++) { int finalPort = port; Thread thread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Socket socket = new Socket(); socket.connect(new InetSocketAddress(host, finalPort), 100); System.out.println("TCP端口" + finalPort + "开放"); portList.add(finalPort); } catch (Exception e) { } try { DatagramSocket dsocket = new DatagramSocket(finalPort); dsocket.close(); } catch (SocketException e) { portList.add(finalPort); System.out.println("UDP端口" + finalPort + "开放"); } latch.countDown(); } }); thread.start(); } latch.await(); portList.sort(new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o1.compareTo(o2); } }); } }

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