Если работаем с сетью, то можно выбрать побольше: 20, 40, 100
Если с файловой системой, то так не сработает, мы только забьем ресурсы и будет еще медленнее работать. Оптимально выбрать количество ядер помноженное на 2.
multithreading
Многопоточное выполнение над локальными процессами (например, над файловой системой)
Пример:
import os
import itertools
# Глубоко под копотом Pool из threading то же самое, что и Pool из multiprocessing.pool
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
pool = ThreadPool(os.cpu_count() * 2)
results_iterator = pool.imap_unordered(do_something, some_iterator)
pool.close()
multiprocessing
Пример: по задумке — это брут чего-то
import requests
from pathlib import Path
from queue import Queue, Empty as QueueEmpty
from threading import Thread
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
from contextlib import suppress
def readFile(path: Path):
res = []
with path.open(mode='r') as stream:
line = stream.readline()
while line:
line = line.replace('\n', '')
res.append(line)
line = stream.readline()
return res
usernames = readFile(Path('/wordlists/YAWR/usernames/usernames-shortlist.txt'))
passwords = readFile(Path('/wordlists/russkiwlst/russkiwlst_top_100k.lst'))
"""
Забираем из creds креды и добавляем в очередь запросов
"""
def add2queue(*, creds_queue, tasks_queue):
while True:
creds = creds_queue.get()
# print("Test")
tasks_queue.put(creds)
"""
Делаем запрос или что угодно с нашими данными
"""
def request(creds):
username, password = creds
print(f'username: {username}, password: {password}')
"""
Организуем очередь
"""
def start():
print("Start")
creds_queue = Queue()
"""
Забираем данные, кладем в очередь
"""
for user in usernames:
for pswd in passwords:
creds_queue.put((user, pswd))
print("Creds loaded")
"""
Очередь тасков ограниченная
"""
tasks_queue = Queue(maxsize=100)
def iterate_tasks():
with suppress(QueueEmpty):
while True:
yield tasks_queue.get()
"""
Перегоняем креды в очередь на исполнение
"""
Thread(target=lambda: add2queue(
creds_queue=creds_queue,
tasks_queue=tasks_queue
)).start()
# for task in iterate_tasks():
# print(task)
pool = ThreadPool(20) # количестов потоков
out = pool.imap(request, iterate_tasks(), chunksize=5)
print("Stop")
if __name__ == '__main__':
start()
Timer
Выполняем задачу периодически, пока не вернется нужный результат:
from typing import Generic, TypeVar, Callable
from threading import Timer
T = TypeVar('T')
class TimerWithResult(Timer, Generic[T]):
result: T
def __init__(self, interval: int, function: Callable[..., T], args=[], kwargs={}):
self._original_function = function
super(TimerWithResult, self).__init__(
interval, self._do_execute, args, kwargs)
def _do_execute(self, *a, **kw):
self.result = self._original_function(*a, **kw)
def join(self) -> T:
super(TimerWithResult, self).join()
return self.result
def do_something(a: int, b: str, c: bool = True) -> str:
print('Try get result')
return f'Result: {a} & {b} & {c}'
def is_success(result: T) -> bool:
return False
def wait_result(interval: int, function: Callable[..., T], args=[], kwargs={}) -> T:
result = function(*args, **kwargs)
while not is_success(result):
timer = TimerWithResult[T](interval, function, args=args, kwargs=kwargs)
timer.start()
result = timer.join()
return result
if __name__ == '__main__':
result = wait_result(2, do_something, [1, 'abc'], {'c': False})
print('TIMER', result)