摘要：
from collections import namedtuple# 具名元组 (具有名字的元组)a = (1,2)p = namedtuple('坐标',['x','y'])p = namedtuple('坐标','x y z')location1 = p(1,2,3) # 元素的个数一定要跟上 阅读全文
posted @ 2019-08-06 23:42
同济小孙
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摘要：
"""# 锁：牺牲程序的运行效率换取数据的安全1.将并发变成串行2.降低了程序的运行效率但是提高数据的安全性"""from multiprocessing import Process,Lock# from threading import Thread,Lockimport timen = 100 阅读全文
posted @ 2019-08-06 23:41
同济小孙
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摘要：
"""进程:资源单位线程:执行单位进程就类似于是一个工厂而线程就是工厂里面的一条条的流水线每一个进程中都自带一个线程,至少有一个线程同一个进程下 多个线程数据是共享的(*****)进程自带的那个线程我们会人为的叫它 主线程但是同一个进程下 多个线程没有主次之分开启线程的开销 远远小于开启进程的开销 阅读全文
posted @ 2019-08-06 23:39
同济小孙
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摘要：
"""生产者消费者模型(celery消息队列) 生产者:生产的数据(做包子的) 消费者:处理数据的(吃包子的) 生产者消费模型是用来平衡生产者与消费者之间的能力的,例如有时候消费者消费的速度太快, 生产者来不及生产那么多的数据,或者有时候消费者的消费速度太慢.生产者生产的数据大量的累积在一起 有了这 阅读全文
posted @ 2019-08-06 23:37
同济小孙
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摘要：
"""进程对象以及其他方法p.terminate() # 杀死子进程print(p.is_alive()) # 判断当前子进程是否存活"""from multiprocessing import Process,current_processimport timeimport osdef task( 阅读全文
posted @ 2019-08-06 23:36
同济小孙
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摘要：
"""进程理论 程序:一堆死代码 进程:正在运行的程序 进程是资源单位,进程与进程之间数据是绝对意义上的物理隔离,但是可以利用某些技术实现数据交互(消息队列)并行:同时运行并发:看起来像同时运行同步与异步:描述的是任务的提交方式 同步:提交任务之后原地等待任务的返回结果 异步:提交任务之后 继续执行 阅读全文
posted @ 2019-08-06 23:32
同济小孙
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