目录一、进程同步二、为什么需要进程同步三、Python中实现进程同步四、多进程模拟同时抢票4.1通过锁控制进程资源访问总结尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。一、进程同步多个进程同时执行，为了相互制约各进程对资源的访问，使得各个进程的执行相互同步。在我的理解里，进程同步也算是进程间通讯（ipc）的一种手段。二、为什么需要进程同步多进程会引发抢占资源的问题
系统 2019-09-27 17:54:58 1886
之前想爬取一些淘宝的数据，后来发现需要登录，找了很多的资料，有个使用request的sessions加上cookie来登录的，cookie的获取在登录后使用开发者工具可以找到。不过这个登录后获得的网页的代码是静态的，获取动态网页还得另寻他法，一般需要的数据可以在网页的源码中得到，但是你知道的，有些动态加载的就不是那么简单了，而且我发现这样获得的源码中，有些想要获取的数据的格式是经过改动的，比如我要某个商品的具体链接，发现并不能直接使用。总体而言，这是一次失
系统 2019-09-27 17:54:47 1886
【百度云搜索，搜各种资料:http://www.lqkweb.com】【搜网盘，搜各种资料:http://www.swpan.cn】Requests请求Requests请求就是我们在爬虫文件写的Requests()方法，也就是提交一个请求地址，Requests请求是我们自定义的**Requests()方法提交一个请求参数：url=字符串类型url地址callback=回调函数名称method=字符串类型请求方式，如果GET,POSTheaders=字典类型
系统 2019-09-27 17:54:11 1886
Python中，队列是线程间最常用的交换数据的形式。Queue模块是提供队列操作的模块，虽然简单易用，但是不小心的话，还是会出现一些意外。创建一个“队列”对象importQueueq=Queue.Queue(maxsize=10)Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。将一个值放入队列中q.put(10)调用队列对
系统 2019-09-27 17:53:36 1886
BacktoPythonIndex很好玩儿的数据结构，多用于无序数据去重多组数据逻辑运算，寻找交集，并集，非集等操作见https://blog.csdn.net/business122/article/details/7541486
系统 2019-09-27 17:53:35 1886
在日常PC端的Python爬虫过程工作中，Chrome浏览器是我们常用的一款工具。鉴于Chrome浏览器的强大，Chrome网上应用商店很多强大的插件可以帮助我们快速高效地进行数据爬虫。今天推荐的6款Chrome插件，可以大大提升我们的爬虫效率。EditThisCookieEditThisCookie是一个Cookie管理器，可以很方便的添加，删除，编辑，搜索，锁定和屏蔽Cookies。可以将登录后的Cookies先保存到本地，借助cookielib库，直
系统 2019-09-27 17:53:24 1886
微信订阅号：Rabbit_svip本次笔记基于python3.7在大多数编程语言中，注释都是一项非常有用且常用的功能。在python中有3种注释方法。以#号开头三个单引号(''')三个双引号(""")以#号开头#sayhiprint("HelloWorld!")print("Python~")#这是一条注释#号后面跟着的部分都属于注释。#号适合用在单行注释。三个单引号(''')和三个双引号(""")'''这是多行注释，使用单引号。这是多行注释，使用单引号。
系统 2019-09-27 17:53:23 1886
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 1886
说到流处理，Spark为我们提供了窗口函数，允许在滑动数据窗口上应用转换，常用场景如每五分钟商场人流密度、每分钟流量等等，接下来我们通过画图来了解SparkStreaming的窗口函数如何工作的，处理过程图如下所示：上图中绿色的小框框是一批一批的数据流，虚线框和实线框分别是前一个窗口和后一个窗口，从图中可以看出后一个窗口在前一个窗口基础上移动了两个批次的数据流，而我们真正通过算子操作的数据其实就是窗口内所有的数据流。在代码实现前了解下窗口操作常用的函数有：
系统 2019-09-27 17:52:34 1886
在上一篇文章中，我们讲了如何在linux上用python写一个守护进程。主要原理是利用linux的fork函数来创建一个进程，然后退出父进程运行，生成的子进程就会成为一个守护进程。细心观察的可能会发现，这个守护进程的运行身份是执行这个程序的用户，如果把这个守护程序加入到系统的服务项，那么这个守护程序的执行身份应该是root。一个情况出现了，root的权限比较大，如果通过这个root身份的守护程序来进行操作，危险性是比较大的。一种好的办法是生成一个身份为ro
系统 2019-09-27 17:52:32 1886
