摘要：1.主进程和子进程之间的pid不同(子进程的ppid为主进程的pid) #pid,ppid from multiprocessing import Process import time import os #并发，在同一个终端打印 def work(): print("parent:%s targ
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posted @ 2020-03-28 20:33
随笔分类 - python
摘要：进程之间数据不共享，线程之间数据共享 （1）进程之间数据不共享：主进程和子进程数据不共享 from multiprocessing import Process n=100 def work(): global n n=0 if __name__=="__main__": p=Process(tar
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posted @ 2020-03-28 20:25
摘要：#join方法[并行]：主进程等待子进程运行完成 from multiprocessing import Process import time def work(name): print("target %s is running" %name) time.sleep(2) print("targ
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posted @ 2020-03-28 20:20
摘要：1.进程: 优点：可以利用多核，计算密集型 缺点：开销大，时间慢 2.线程： 优点：开销小，时间快，IO密集型 缺点：不可以利用多核 #开启进程方式1 from multiprocessing import Process import time def work(name): print("tar
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posted @ 2020-03-28 20:15
摘要：#进程同步：加锁（串行） 不建议使用，因为考虑到要释放锁 from multiprocessing import Process,Lock import time def work(lock): lock.acquire() print("target %s is running" %os.getp
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posted @ 2020-03-25 17:15
摘要：队列:进程间通信（IPC(inter-process communication)，管道+锁 1. q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。blocked为True（默认值） 如果超时，会抛出Queue.Full异常。 如果blocked为Fa
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posted @ 2020-03-25 17:09
摘要：(1)Pool 1. p.apply(func ，args):在一个池工作进程中执行func,然后返回结果。 2. p.apply_async(func,args,callback):在一个池工作进程中执行func,然后返回结果。当func的结果变为可用时，将结果传递给callback。 3. p.
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posted @ 2020-03-25 16:44
摘要：1.查找pyhanlp安装路径 hanlp --version 2.将自定义词典文件MyDictionary.txt上传到 ......data/dictionary/custom/目录 3. 编辑hanlp.properies文件（字典之间必须空一格） 编辑前 >CustomDictionaryP
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posted @ 2020-03-24 08:05
摘要：mkdir HelloWorld mkdir HelloWorld/static mkdir HelloWorld/templates touch HelloWorld/server.py #在server.py中加入以下内容： from flask import Flask app = Flask
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posted @ 2020-03-20 16:10
摘要：一个函数（simple_decorator）内部定义另外一个函数（wrapper）,然后返回一个新的函数（f） def simple_decorator(f): def wrapper(): print("func enter") f() print("func exit") return wrap
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posted @ 2020-03-19 09:13
摘要：删除列值相同的两行 data = {'DataBase':['mysql','student','test','test','test'],'table':['user','student','course','sc','book']} df = pd.DataFrame(data) df.drop
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posted @ 2019-11-22 14:53
摘要：--同步：按顺序执行完成--时间长 --异步：确保进程迟数量，不按顺序执行--时间短 同步执行结果： 主进程开始执行>>> pid=10044子进程开始执行>>>pid=12744,ppid=10044,编号0子进程终止>>>pid=12744,ppid=10044,编号0子进程开始执行>>>pid
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posted @ 2019-10-18 11:01
摘要：使用multiprocessing模块: 派生Process的子类，重写run方法 主进程开始>>>pid=15828子进程开始>>>pid=13000,ppid=15828子进程开始>>>pid=15324,ppid=15828子进程终止>>>pid=13000子进程终止>>>pid=15324主
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posted @ 2019-10-18 10:56
摘要：使用multiprocessing模块: 创建Process的实例，传入任务执行函数作为参数 """Process常用属性与方法： name:进程名 pid：进程id run()，自定义子类时覆写 start()，开启进程 join(timeout=None)，阻塞进程 terminate(),终止
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posted @ 2019-10-18 10:52
摘要：https://www.cnblogs.com/mengyu/p/7761340.html 一、PyCharm配置Git的环境 1.PyCharm 连接Git首先需要本机安装Git软件; 2.PyCharm 版本控制中设置Git的执行路径，file->Setting->Version Control
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posted @ 2019-10-10 14:02
摘要：import matplotlibmatplotlib.use("Agg")import matplotlib.pyplot as pltx=range(10)y=[i*i for i in x]plt.plot(x,y)plt.savefig("1.png")plt.show()
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posted @ 2019-10-09 11:13
摘要：1.读取.gpickle self.di_graph = nx.read_gpickle(f'{ROOT_DIR}/data/%s/graph.gpickle' % self.data_set) 2.读取.emb list_of_files = glob.glob(f'{OUTPUT_DIR}/{d
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posted @ 2019-09-11 13:53
摘要：1.读取.gpickle文件 di_graph = nx.read_gpickle("/home/sidz/GEM/data/hep_th/graph.gpickle"） 2.读取emb文件 list_of_files = glob.glob("/home/jovyan/work/GEM/asset
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posted @ 2019-07-16 09:49
摘要：import networkx as nxg=nx.Graph()#创建空的无向图g=nx.DiGraph()#创建空的有向图 1.增加节点 g.add_node(1) g.add_nodes_from([2,3,4]) 2.添加属性 g.add_node(1,name="n1",weight=1)
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posted @ 2019-07-13 16:22
摘要：（1）ndarray 与 scipy.sparse.csr.csr_matrix 的互转 import numpy as npfrom scipy import sparse 1.1 ndarry 转 csr_matrix A = np.array([[1,2,0],[0,0,3],[1,0,4]]
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posted @ 2019-04-28 11:16
浙公网安备 33010602011771号