在初步了解Python多进程之后，我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。进程池进程池(ProcessPool)可以创建多个进程。这些进程就像是随时待命的士兵，准备执行任务(程序)。一个进程池中可以容纳多个待命的士兵。“三个进程的进程池”比如下面的程序:复制代码代码如下:importmultiprocessingasmuldeff(x):returnx**2pool=mul.Pool(5)r
系统 2019-09-27 17:53:52 1648
最近在实习，boss给布置了一个python的小任务，学习过程中发现copy（）和deepcopy（）这对好基友实在是有点过分，搞的博主就有点傻傻分不清啊，但是呢本着一探到底的精神，还是要查资料搞清楚这对好基友的区别。其实呢，copy()与deepcopy()之间的区分必须要涉及到python对于数据的存储方式。首先直接上结论：―�C我们寻常意义的复制就是深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来
系统 2019-09-27 17:53:42 1648
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 1648
在Python普通字符串中在Python中，我们用'\'来转义某些普通字符，使其成为特殊字符，比如In[1]:print('abc\ndef')#'\n'具有换行的作用abcdefgIn[2]:print('abc\tdef')#'\t'具有制位符的作用abcdefg我们还可以用'\'来转义特殊字符，使其成为普通字符，比如In[3]:print('abc\\tdef')#使'\'成为一个普通的字符，没有转义作用abc\tdefIn[4]:print('ab
系统 2019-09-27 17:53:25 1648
[TOC]这里主要是算法的介绍以及一些判断算法好坏的标准和方式引入如果a+b+c=1000,且a^2+b^2=c^2,如何求出所有a,b,c可能的组合？第一次尝试:importtimeprint("开始")start_time=time.time()forainrange(1001):forbinrange(1001):forcinrange(1001):ifa+b+c==1000anda**2+b**2==c**2:print("a,b,c:%d,%d,
系统 2019-09-27 17:53:21 1648
模式参数的说明：r：以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。r+：打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。w：打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。w+：打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。a：打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。
系统 2019-09-27 17:52:46 1648
关于我一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任teamlead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。Github：https://github.com/hylinux1024微信公众号：终身开发者(angrycode)Flask中全局变量有current_app、request、g和session。不过需要注意的是虽然标题是写着全局变量，但实际上这些变量都跟当前请求的上下文环境有关，下面一起
系统 2019-09-27 17:52:41 1648
填充螺旋演示结果：实例代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptheta=np.arange(0,8*np.pi,0.1)a=1b=.2fordtinnp.arange(0,2*np.pi,np.pi/2.0):x=a*np.cos(theta+dt)*np.exp(b*theta)y=a*np.sin(theta+dt)*np.exp(b*theta)dt=dt+np.pi/4.0x2=a*np.cos
系统 2019-09-27 17:52:35 1648
在之前学习的RDD和DataFrame数据集主要处理的是离线数据，随着时代发展进步，我们会发现越来越多数据是在源源不断发回到数据中心，同时需要立刻响应给用户，这样的情况我们就会用到实时处理，常用的场景有实时显示某商场一小时人流密度、实时显示当天火车站人口总数等等。接下来从实时数据源说起，实时数据源主要有：FileSourceSocketSourceFlumeSourceKafkaSourceFileSource指的是文件作为数据来源，常用的有本地文件fil
系统 2019-09-27 17:52:32 1648
工厂模式，类似实际的制造车间中，根据订单的需求来生成/创建某个实例。1.应用场景：需要创建的实例不确定，由输入的数据决定；2.实现方法：实现一个独立的类，接收传入的需要创建实例的名称，在该类中实现创建某个具体实例。3.代码：#coding:utf-8classPerson(object):def__init__(self):self.name=Noneself.gender=NonedefgetName(self):returnself.namedefge
系统 2019-09-27 17:52:31 1648
