本文以实例形式较为详细的讲述了Python中多线程的用法，在Python程序设计中有着比较广泛的应用。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下：python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现，其中thread模块在Py3中已经改名为_thread，不再推荐使用。而threading模块是在thread之上进行了封装，也是推荐使用的多线程模块，本文主要基于threading模块进行介绍。在某些版本中thread模块可能不存在，
系统 2019-09-27 17:46:00 1344
在任何编程语言中,函数的应用主要出于以下两种情况:1.代码块重复，这时候必须考虑用到函数，降低程序的冗余度2.代码块复杂，这时候可以考虑用到函数，增强程序的可读性当流程足够繁杂时，就要考虑函数，及如何将函数组合在一起。在Python中做函数设计，主要考虑到函数大小、聚合性、耦合性三个方面，这三者应该归结于规划与设计的范畴。高内聚、低耦合则是任何语言函数设计的总体原则。1.如何将任务分解成更有针对性的函数从而导致了聚合性2.如何设计函数间的通信则又涉及到耦合
系统 2019-09-27 17:45:56 1344
set无序排序且不重复，是可变的，有add（），remove（）等方法。既然是可变的，所以它不存在哈希值。基本功能包括关系测试和消除重复元素.集合对象还支持union(联合),intersection(交集),difference(差集)和sysmmetricdifference(对称差集)等数学运算。sets不支持indexing。frozenset是不可变的Set。set的形式是{1,2}，有点像字典。set.add(1),set.update([3,
系统 2019-09-27 17:45:55 1344
这次只演示了，如何在真实项目内用到BeautifulSoup库来解析网页，而新浪的新闻是ajax加载过来的数据，在这里我们只演示解析部分数据（具体反扒机制没做分析）。代码地址：https://gitee.com/dwyui/BeautifulSoup_xinlang.git。关于的爬虫的博客已经越来越多，使用到的技术也越来越多，后期我还会持续写下去，大概从几个角度去写，多线程爬取（提高效率），如何更好的做到爬取数据（破解反扒）。用redis管理多线程和代理
系统 2019-09-27 17:45:54 1344
前言由于笔者近期的研究课题与图像后处理有关，需要通过图像处理工具对图像进行变换和处理，进而生成合适的训练图像数据。该系列文章即主要记录笔者在不同的环境下进行图像处理时常用的工具和库。在Python环境下，对图像的处理笔者主要使用Pillow库，主要操作包括对图像的读取、存储和变换等。实际应用中，Pillow中提供的Image模块适合对图像整体进行变换处理操作。注：以下介绍仅包括对应模块和函数的基础用法，故而在介绍时省略了部分参数和选项，更完备的用法和介绍可
系统 2019-09-27 17:45:53 1344
并发与锁多个线程共享数据的时候，如果数据不进行保护，那么可能出现数据不一致现象，使用锁，信号量、条件锁互斥锁1.互斥锁，是使用一把锁把代码保护起来，以牺牲性能换取代码的安全性，那么Rlock后必须要relase解锁不然将会失去多线程程序的优势2.互斥锁的基本使用规则：importthreading#声明互斥锁lock=threading.Rlock();defhandle(sid):#功能实现代码lock.acquire()#加锁#writercodein
系统 2019-09-27 17:45:51 1344
dic={'key1':'value1','key2':'value2'}一、增if'key3'notindic:dic['key3']='value3'二、删deldic['key1']#删除键是'Name'的条目dic.clear()#清空字典所有条目deldic#删除字典三、改dic['key1']='value0'#更新四、查遍历forkey,valueindic.items():print(key,value)#同时遍历key，valuefori
系统 2019-09-27 17:45:50 1344
#堆排序defheap_sort(arr):root=len(arr)//2-1while(root>=0):heap_adjust(arr,root,len(arr)-1)root=root-1#此时生成的大顶堆，满足每个根节点为子树中最大，因此，之后只需要对最顶的子树进行调整i=len(arr)-1whilei>=0:arr[0],arr[i]=arr[i],arr[0]heap_adjust(arr,0,i-1)i=i-1defheap_adjust
系统 2019-09-27 17:45:50 1344
Python一切皆对象(object)，每个对象都可能有多个属性(attribute)。Python的属性有一套统一的管理方案。属性的__dict__系统对象的属性可能来自于其类定义，叫做类属性(classattribute)。类属性可能来自类定义自身，也可能根据类定义继承来的。一个对象的属性还可能是该对象实例定义的，叫做对象属性(objectattribute)。对象的属性储存在对象的__dict__属性中。__dict__为一个词典，键为属性名，对应的
系统 2019-09-27 17:45:47 1344
不论什么语言，我们都需要注意性能优化问题，提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之处，那就是执行效率和性能不够亮。尽管Python从未如C和Java一般快速，但是不少Python项目都处于开发语言领先位置。Python很简单易用，但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时，它的数量级依然低于C、Java和JavaScript。但不少第三方不愿赘述Python的优点，而是决定自内而外提
系统 2019-09-27 17:45:40 1344
