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。單線程太慢的話，就需要Python多線程了，這里給個簡單的線程池模板。這個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)，負責(zé)處理單個任務(wù)  
def do_somthing_using(arguments):  
print arguments  
#這個是工作進程，負責(zé)不斷從隊列取數(shù)據(jù)并處理  
def working():  
while True:  
arguments = q.get()  
do_somthing_using(arguments)  
sleep(1)  
q.task_done()  
#fork NUM個線程等待隊列  
for i in range(NUM):  
t = Thread(target=working)  
t.setDaemon(True)  
t.start()  
#把JOBS排入隊列  
for i in range(JOBS):  
q.put(i)  
#等待所有JOBS完成 

q.join()5.驗證碼的處理碰到驗證碼咋辦？這里分兩種情況處理：

google那種驗證碼，涼拌

簡單的驗證碼：字符個數(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，然后把驗證碼和特征庫進行比較。這個比較復(fù)雜，一篇博文是說不完的，這里就不展開了，具體做法請弄本相關(guān)教科書好好研究一下。

事實上有些驗證碼還是很弱的，這里就不點名了，反正我通過2的方法提取過準確度非常高的驗證碼，所以2事實上是可行的。

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，再補充相關(guān)方法好 了：）

【編輯推薦】

1. Python邏輯操作中的三大應(yīng)用方案
2. 簡介Python代碼兩大實際應(yīng)用手冊
3. Python語言如何在C語言中實現(xiàn)操作
4. Python編程語言如何保存搜索引擎結(jié)果
5. Python腳本在游戲中尋找自己的知音