Linux脚本多线程编程实现 (多线程编程 linux脚本)

随着计算机技术的不断发展，多线程编程技术逐渐被广泛应用到各个领域，也成为了很多程序员研究的焦点。本文将从介绍多线程概念入手，逐步展开介绍的相关知识点。

一、多线程编程概念

多线程技术是指在一个程序中同时运行多个线程，每个线程都可以完成一个独立的任务。多线程技术可以提高程序的运行效率，缩短程序的执行时间。多线程技术的主要优点包括提高程序的并发性、简化程序的管理和维护、提高程序的运行效率等。

多线程技术的实现方法包括线程库和线程实现。线程库是一组用于管理线程的函数和数据结构，而线程实现则是指操作系统提供的线程实现方式。同时，多线程技术的实现需要注意线程的同步和互斥，以保证线程间的协作和数据的一致性。

二、Shell脚本多线程编程

Shell脚本多线程编程是指在Shell脚本中实现多线程技术，实现Shell脚本程序的并发执行。Shell脚本多线程编程可以提高程序的执行效率，缩短程序的执行时间。同时，Shell脚本多线程编程可以实现复杂的任务管理和协作机制，提高程序的可靠性。

Shell脚本多线程编程的主要实现方法包括使用Thread命令和使用Fork/Exec组合方法。Thread命令是Shell脚本自带的多线程命令，使用Thread命令可以方便地创建和管理线程；Fork/Exec组合方法则是通过创建子进程的方式实现多线程技术。

1. Thread命令

使用Thread命令创建线程的语法如下：

Thread -n [线程数] -s [线程启动命令]

其中，-n参数指定线程的数量，-s参数指定线程的启动命令。

例如，下面的代码使用Thread命令创建两个线程，分别执行ls命令和ps命令：

“`shell

Thread -n 2 -s “ls &” “ps &”

“`

2. Fork/Exec组合方法

Fork/Exec组合方法是通过创建子进程的方式实现多线程技术。使用这种方法需要使用Shell脚本中的Fork命令和Exec命令。

Fork命令可以创建一个子进程，并返回子进程的进程ID。Exec命令可以在一个进程中运行另一个程序。

例如，下面的代码使用Fork/Exec组合方法创建两个子进程，分别执行ls命令和ps命令：

“`shell

#!/bin/sh

for i in $(seq 1 2)

do

{

echo “子进程$i开始执行”

Fork

if [ $retval = 0 ]

then

# 在子进程中执行ls/pstree命令

case $i in

1)

Exec ls

;;

2)

Exec ps -ef

;;

esac

echo “子进程$i执行完毕”

exit 0

else

# 在父进程中等待子进程执行完毕

wt $retval

fi

} &

done

wt

echo “程序执行完毕”

“`

三、Shell脚本多线程编程中的实践案例

下面通过一个实践案例来说明Shell脚本多线程编程的具体实现方法。

实践案例：设计一个Shell脚本程序，实现多线程下载器的功能。

1. 程序设计思路

本程序使用Shell脚本实现多线程下载器的功能，通过分别创建多个线程下载文件块，最终合并成完整的文件实现下载功能。

程序的使用方法为：

“`shell

./download.sh [文件URL] [保存路径] [下载线程数]

“`

其中，文件URL指定需要下载的文件地址；保存路径指定文件保存的路径；下载线程数指定程序的下载线程数量。

程序的执行流程为：

1. 读取程序参数，并创建进程锁、进程信号量。

2. 获取文件信息，并计算出每个线程需要下载的文件块的大小。

3. 创建多个下载线程，并在每个线程中下载对应的文件块。

4. 合并下载所有的文件块，生成完整的文件。

2. 程序实现

下面是程序具体的实现方法：

“`shell

#!/bin/bash

# 多线程下载器

# 读取程序参数

url=$1 # 文件地址

path=$2 # 下载路径

threads=$3 # 下载线程数

# 创建进程锁、进程信号量

lock=`mktemp`

semaphore=`mktemp`

mkfifo $lock

mkfifo $semaphore

exec 4$lock

exec 6$semaphore

rm -rf $lock

rm -rf $semaphore

for (( i=0; i

do

echo >&4

done

for (( i=0; i

do

echo >&6

done

# 获取文件信息，计算出每个线程需要下载的文件块的大小

tempfile=`mktemp`

curl -sI $url > $tempfile

filelength=`cat $tempfile | grep “Content-Length:” | awk ‘{print $2}’`

filesize=`expr $filelength / $threads`

filesize=`expr $filesize / 1024`

for (( i=0; i

do

start=`expr $i \* $filesize \* 1024`

end=`expr $start + $filesize \* 1024`

echo “线程$i：下载范围[$start, $end)”

done

# 创建多个下载线程，并在每个线程中下载对应的文件块

echo “开始下载文件…”

for (( i=0; i

do

{

read -u6

# 下载文件块

tempfile=`mktemp`

start=`expr $i \* $filesize \* 1024`

end=`expr $start + $filesize \* 1024`

curl –range $start-$end $url -o ${path}/${i}.part >$tempfile 2>&1

if [ $? -ne 0 ]

then

echo “线程$i：下载文件块失败”

echo >&6

echo >&4

exit 1

fi

echo “线程$i：下载文件块成功 [$start, $end)”

echo >&6

echo >&4

} &

done

# 等待所有线程执行完毕

wt

# 合并所有下载的文件块

echo “开始合并文件…”

cat ${path}/*.part > ${path}/output

mv $tempfile ${path}/download.log

echo “下载完成”

“`

四、

Linux脚本多线程编程是一项复杂而又有趣的编程技术，通过多线程编程可以实现复杂的任务管理和协作机制，提高程序的可靠性。Shell脚本多线程编程是Linux系统中实现多线程程序的一种常见方法，通过使用Thread命令和Fork/Exec组合方法可以实现多线程编程。在实践中，需要注意线程的同步和互斥问题，以保证线程间的协作和数据的一致性。

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python是学什么的？

Python相对来说挺好入门的，不过也不要掉以轻心，学习的时候还是应该认真努力，学习内容整理如下锋清姿：

Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。

Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

Python　web开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。

Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、正燃Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。

Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数银绝据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

学习python主要有自学和报班学习两种方式。

具体学的顺序如下：

①Python软件开发基础

掌握计算机的构成和工作原理

会使用Linux常用工具

熟练使用Docker的基本命令

建立Python开发环境，并使用print输出

使用Python完成

字符串

的各种操作

使用Python re模块进行程序设计

使用Python创建文件、访问、删除文件

掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包

②Python软件开发进阶

能够使用Python面向对象方法

开发软件

能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作

掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发

能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件

能开发多进程、

多线程

软件

③Python全栈式WEB工程师

能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

能亏逗派够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

④Python多领域开发

能够使用Python熟练编写爬虫软件

能够熟练使用Python库进行

数据分析

招聘网站Python招聘职位数据爬取分析

掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、

语音识别

、人脸识别

掌握基本

设计模式

、常用算法

掌握

软件工程

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软件测试

调优的基本方法

Python目前是比较火，学习之后可以从事软件开发、

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阶段一：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段或搏银二：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬银模虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

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Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关衫宴系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

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Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独信正立的、手裤大型毕坦简项目的开发。

　　1、Python基础与Linux数据库

技能达标要求：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容。知识点包括Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、Python常用标准库模块、函数、异常陵此处简迅理、MySQL使用、协程等

2、WEB全栈

技能达标要求：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django。涉及的知识点有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、数据库操作、Flask配置等。

3、数据分析+人工智能

技能达标要求：掌握爬虫、数据采集、数据机构与算法，掌握人工智能技术。涉及的知识点有数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓尺咐迅取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等。

4、高级进阶

技能达标要求：掌握自动化运维与区块链开发技术，具备自动化运维项目以及区块链项目经验。涉及的知识点有项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等。

大数据行业挺火的，苦X已工作工科硕士如何转行大数据

硕士研究生可分为普通硕士和专业硕士两类。 【普通硕士】 根据我国的有陵斗关知伍规定，普通硕士教育以培养教学和科研人才为主，授予学位的类型主要是学术型学位尺猛磨。 目前，我国学术型学位按招生学科门类分为12大类，12大类下面再分为88个一级学科

转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想!但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重……

不少想进入大数据分析行业的零基础学员经常会有这样一些疑问：大数据分析零基础应该怎么学习?自己适合学习大数据分析吗?人生，就是在不断地做选择，然后在这个选择过哗蠢程中成长，让自己从一棵小树苗变成参天大树。就是我们每个对大数据充满幻想终于下定决心行动的学员的选择，我们给了自己4个月的时间，想要在大数据分乱烂陪析这个领域汲取养分，让自己壮大成长。

【明确方向】

通过国家的战略规划，看到BAT的大牛们都在大数据行业布局，新闻媒体追捧这大数据分析行业的项目和热点，我想如果我还没有能力独立判断的时候，跟着国家政策和互联网大佬们的步调走，这应该是错不了的。

【付诸行动】

明确了方向之后，我就整装待发，刚开始是在网络上购买了很多的视频教程，也买了很多书籍，但是更大的问题就在于，我不知道怎么入手，没关系，有信心有耐心肯定能战胜困难，我坚持了一个月，学习的节奏越来越乱，陆陆续续出现了很多的问题，没人指导，请教了几个业内的朋友，但对方工作繁忙，问了几次之后就不好意思了，自学陷入了死循环。

意识到我学习效率的低下，以及无人指导的问题想想未来的康庄大道，咬咬牙告诉自己，一定好好好学，不然就浪费太多时间最后还会是一无所获。最后找到组织(AAA教育)一起学习进步!

大数据分析零基础学习路线，有信心能坚持学习的话，那就当下开始行动吧!

一、大数据技术基础

1、linux操作基础

linux系统简介与安装

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用户管理与权限

linux常用命令–系统管理

linux常用命令–免密登陆配置与网络管理

linux上常用软件安装

linux本地yum源配置及yum软件安装

linux防火墙配置

linux高级文本处理命令cut、sed、awk

linux定时任务crontab

2、shell编程

shell编程–基本语法

shell编程–流程控制

shell编程–函数

shell编程–综合案例–自动化部署脚本

3、内存数据库redis

redis和nosql简介

redis客户端连接

redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存

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zookeeper简介及应用场景

zookeeper集群安装部署

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zookeeper应用案例–分布式共享资源锁

zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知

zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制

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Java动态代理反射

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Nio原理学习

Netty常用API学习

轻量级RPC框架需求分析及原理分析

轻历丛量级RPC框架开发

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倒排索引

共同好友

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集群运维测试之Namenode状态切换管理

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hive简介

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hive安装部署

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6、SparkStreaming应用实战

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实战：StageFulWordCount

Flume结合Spark Streaming

Kafka结合Spark Streaming

窗口函数

ELK技术栈介绍

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Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源码解析

Spark源码编译

Spark远程debug

Spark任务提交行流程源码分析

Spark通信流程源码分析

SparkContext创建过程源码分析

DriverActor和ClientActor通信过程源码分析

Worker启动Executor过程源码分析

Executor向DriverActor注册过程源码分析

Executor向Driver注册过程源码分析

DAGScheduler和TaskScheduler源码分析

Shuffle过程源码分析

Task执行过程源码分析

五、机器学习算法

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机器学习简介

机器学习与python

python语言–快速入门

python语言–数据类型详解

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时下的大数据分析时代与人工智能热潮，相信有许多对大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行大数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊!毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到大数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。因此本文给出一些建议，针对想要转行大数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心!

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