最近开始研究Python的并行开发技术，包括多线程，多进程，协程等。逐步整理了网上的一些资料，今天整理了一下greenlet相关的资料。并发处理的技术背景并行化处理目前很受重视，因为在很多时候，并行计算能大大的提高系统吞吐量，尤其在现在多核多处理器的时代，所以像lisp这种古老的语言又被人们重新拿了起来，函数式编程也越来越流行。介绍一个python的并行处理的一个库：greenlet。python有一个非常有名的库叫做stackless，用来做并发处理，主
系统 2019-09-27 17:56:35 2023
定制pattern的string模板(template)详解string.Template的pattern是一个正则表达式,可以通过覆盖pattern属性,定义新的正则表达式.如:使用新的定界符"{{",把{{var}}作为变量语法.代码:#-*-coding:utf-8-*-'''''Createdon2014.6.5@author:Administrator@edition:python3.3.0,eclipsepydev'''importstring
系统 2019-09-27 17:56:16 2023
用Python来编写网站，必须要能够通过python操作数据库，所谓操作数据库，就是通过python实现对数据的连接，以及对记录、字段的各种操作。上一讲提到的那种操作方式，是看官直接通过交互模式来操作数据库。安装python-MySQLdb要想通过python来操作数据库，还需要在已经安装了mysql的基础上安装一个称之为mysqldb的库，它是一个接口程序，python通过它对mysql数据实现各种操作。在编程中，会遇到很多类似的接口程序，通过接口程序对
系统 2019-09-27 17:54:55 2023
fromrandomimportrandintdata=[randint(-10,10)for_inxrange(10)]printdatae=filter(lambdax:x>=0,data)printe或者使用列表解析速度快[xforxindataifx>=0]对字典的筛选d={x:randint(60,100)forxinxrange(1,21)}printdprint{k:vfork,vind.iteritems()ifv>90}对集合的筛选找出被
系统 2019-09-27 17:54:14 2023
本文实例讲述了Python计算程序运行时间的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：复制代码代码如下:importtimedefstart_sleep():time.sleep(3)if__name__=='__main__':#Thestarttimestart=time.clock()#Aprogramwhichwillrunfor3secondsstart_sleep()#TheEndtimeend=time.clock()print("The
系统 2019-09-27 17:53:31 2023
无论你是否清楚这个事实，Python实际上已经不是一门年轻的编程语言了。虽然它也不如其它一些语言那么年长，但它仍然比大部分人所想的要更老一些。它第一次发布的时间是在1991年，虽然这些年它也经历了相当大的改变，但它现在的用处跟当时并没有什么差别。实际上，这只是它最近这些年变得流行的原因之一：它是一个面向企业和第一流项目的、基于生产的语言，而且它有着长久的历史。它可以被用做几乎任何事情，这也是它被认为是“多功能”的原因。你既可以创建一个树莓派应用，又可以用P
系统 2019-09-27 17:53:06 2023
Python中的json对象实际是一个字典结构，用于存储和交换信息，导入json模块：importjson1，把字符串转换为jsonjson的load()方法用于把josn格式的字符串转换为json对象，这实际上是一个字典结构：json_string='{"name":"John","age":30,"city":"NewYork"}'#parsestringtojsonjson_obj=json.loads(json_string)2，把字典转换为jso
系统 2019-09-27 17:52:33 2023
1.锁：Lock(1次放1个)同步锁线程安全，多线程操作时，内部会让所有线程排队处理。如：list/dict/Queue线程不安全+人=>排队处理。需求：a.创建100个线程，在列表中追加8b.创建100个线程v=[]锁-把自己的添加到列表中。-在读取列表的最后一个。解锁以后锁一个代码块：importthreadingimporttimev=[]lock=threading.Lock()deffunc(arg):lock.acquire()#锁的区域---
系统 2019-09-27 17:52:33 2023
yield的功能类似于return，但是不同之处在于它返回的是生成器。生成器生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数，每一个生成器都是一个迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。如果一个函数包含yield关键字，这个函数就会变为一个生成器。生成器并不会一次返回所有结果，而是每次遇到yield关键字后返回相应结果，并保留函数当前的运行状态，等待下一次的调用。由于生成器也是一个迭代器，那么它就应该支持next方法来获取下一个值。基本操作#通过`yield`
系统 2019-09-27 17:52:18 2023
本文实例讲述了Python基于BeautifulSoup和requests实现的爬虫功能。分享给大家供大家参考，具体如下：爬取的目标网页：http://www.qianlima.com/zb/area_305/这是一个招投标网站，我们使用python脚本爬取红框中的信息，包括链接网址、链接名称、时间等三项内容。使用到的Python库：BeautifulSoup、requests代码如下：#-*-coding:utf-8-*-importrequestsfr
系统 2019-09-27 17:52:10 2023
