Python多进程-垃圾回收造成多进程共享变量数据异常
这两天开发过程中发现的 Python 在多进程数据共享与垃圾回收的 bugimport multiprocessing as mpclass TestWorker(object): def __init__(self): self.id1 = mp.Value("d&q
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案例: 开启 5 个线程,每个线程中都获取一个随机数,输出5个随机数的总和 回顾进程和线程 一个进程中默认会产生一个主线程, 除此之外,还可以人为开启并启动额外线程, 有以下特点: 1、不干预的情况下,各个线程的执行过程都互不影响,
本篇紧接上篇博文,建议先阅读 Python协程-基于生成器的协程原生协程 async/await 在上一篇中,我们学习了 “基于生成器的协程”, 我们创建 Future 用来储存结果数据,创建了 Task,用来推进生成器(协程任务)进行:
本篇紧接上篇 协程原理-IO多路复用什么是协程 在上篇中,我们已经学习了协程的原理-IO多路复用,即将程序分割成多个模块,通过 操作系统的事件驱动 来监控模块 的可执行状态,当某个模块变为可执行状态时(相关事件发生), 则执行该模块,如:
参考: IO多路复用 多路复用是在单线程下的一种高效io模型, 多路指的是多个io操作,复用 指的是 “复用线程"。#### io 操作 以 io操作 read 举例,参与操作的对象有两个,调用操作的线程 和 系统内核, 操作分为两个阶段
GIL, 全称: Global Interpreter Lock (全局解释器锁), 是解释器采用的一种机制, 它的作用是:确保同一时刻只有一个线程在执行。回顾 操作系统、CPU、线程的关系 线程包含需要 CPU 执行的指令集合,线程需要参加
Python 函数参数传递方式并不像其他语言那样是 指针/引用 和 值传递, 而是 对象引用传递, 本质上是 “引用传递”, 可以说 python 中不存在 值传递,而是存在 “不可变对象”容易误判的操作 容易被误认为是 引用传递 的操
迭代器 是一个对象,能够记住遍历的位置,通过调用 next() 方法获得下一个元素a=iter([1,2,3,4])#<listiteratorobjectat0x7f639087be50>a.next()#1a.next()#2 实现一个迭代器,需要做:
print 变成了函数print("可以指定分隔符", "skdjfk", sep="&")with open("../../test.txt", "a") as fp: for i
使用 优先队这个需要使用到优先队列, 这是支持设置优先级的队列, 官网文档 提到, 在声明队列时, 设置 ("x-max-priority", 10)历史消息曾也是高优先级如何与新消息区分在消息属性中设置 时间戳, 并且设置一个新消息阈值, 超过这个时间就是历史消息, 这样,
安装语言包sudo apt-updatesudo apt-get install language-pack-zh-hans设置区域为中国sudo update-locale LANG=zh_CN.UTF-8
ls -l1v ./
sed -i 's/old-text/new-text/g' input.txt
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