毫无疑问， print 函数是我们日常最常用的函数，无论是格式化输出还是打印中间变量进行调试，几乎没有 print 接不了的活儿。但是上一次阿酱就差点被 print 给坑了。坑从何来最初是想要为自己的一个命令行小工具增加一个进度显示功能，于是用了 threading 模块来实现多线程，一个线程用于执行实际的逻辑，另一个线程用于打印当前进度。点击并拖拽以移动根据我们多年 使用命令行的经验，一般打印进
1、CountDownLatch 计数器CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。应用场景：我们需要解析一个Excel里多个sheet的数据，此时可以考虑使用多线程，每个线程解析一个sheet里的数据，等到所有的sheet都解析完之后，程序需要提示解析完成。在这个需求中，要实现主线程等待所有线程完成sheet的解析操作，最简单的做法是使用join()方法，如：public
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2024-03-27 10:09:15
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Python学习-多线程和多进程基本概念线程线程的创建线程共享全局变量和锁进程进程的创建进程间的通信 基本概念进程：程序的一次执行线程：CPU的基本调度单位线程线程的创建线程的创建主要通过threading模块print('主线程开始')
from threading import Thread
import threading
from time import sleep
def sub_
# Python多线程Logging实现教程
## 概述
本文将介绍如何在Python中使用多线程实现Logging功能。对于刚入行的小白开发者来说，这可能是一个比较复杂的概念，但是通过本教程，你将学会如何轻松地实现这一功能。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Logger对象] --> B[创建Handler对象]
B --> C[创建F
原创
2024-06-05 05:50:27
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一、日志模块 两种配置方式：1、config函数 2、logger #1、config函数 不能输出到屏幕 #2、logger对象 （获取别人的信息，需要两个数据流：文件流和屏幕流需要将数据从两个数据流中接收） 1、函数式简单配置 import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info m
官方文档地址：https://docs.pytest.org/en/latest/命名规则文件名以test_*.py文件和*_test.py 以 test_ 开头的函数 以 Test 开头的类 以 test_ 开头的方法 所有的包 package 必须要有__init__.py文件pytest常用执行命令pytest -s ：执行并展示print信息pytest -k "Class and no
《Python多线程 threading 模块 Condition实现复杂同步》 我们已经初步实现了线程间通信的基本功能，但是更为通用的一种做法是使用threading.Event对象。 使用threading.Event可以使一个线程等待其他线程的通知，我们把这个Event传递到线程对象中，Event默认内置了一个标志，初始值为False。一旦
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2023-06-08 08:41:15
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1. 数据并行训练PyTorch 为数据并行训练提供了多种选项。对于从简单到复杂，从原型到量产逐渐增长的应用，共同的发展轨迹是：使用单机训练，如果数据和模型可以放在一个 GPU 中，并且训练速度不是问题。使用单机多 GPU DataParallel，如果服务器上有多个 GPU，并且您希望以最少的代码更改来加速训练。使用单机多 GPU DistributedDataParallel，如果您想进一步加
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2024-04-24 09:46:57
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1. 多进程爬虫 对于数据量较大的爬虫，对数据的处理要求较高时，可以采用python多进程或多线程的机制完成，多进程是指分配多个CPU处理程序，同一时刻只有一个CPU在工作，多线程是指进程内部有多个类似"子进程"同时在协同工作。python中有多种多个模块可完成多进程和多线程的工作，此处此用multiprocessing模块完成多线程爬虫，测试过程中发现，由于站点具有反爬虫机制，当url地址和进
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2024-05-19 08:17:34
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pytest 是一种单元测试框架，市场上用的比较多的是unittest和pytest，易上手，灵活，可以用来做web自动化，接口自动化和app自动化等等。
一、实际自动化测试的流程如下：
1）定位测试用例
2）按照顺序和规则进行测试执行
3）判断结果和实际结果差异
4）生成测试报告，统计测试结果，通过率，耗时等等
二、pytest插件
p
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2024-03-19 00:09:19
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本文主要介绍pytest的入门级使用。稍后，将为pytest中的每个函数提供详细的教程。 一、准备：环境安装pytest 是 python 中的第三方库，使用之前需要先安装，在命令行中运行以下安装命令 ：pip insatll pytest检查安装是否成功以及安装的版本，命令行命令如下：pytest --version执行上述命令，能够输出版本信息，那就说明安装成功啦。二、用例编写当我们
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2024-02-21 20:56:07
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多线程是什么呢？ 多线程是加速程序计算的有效方式，Python的多线程模块threading上手快速简单添加线程import threading
def adding_thread():
print("this is new thread %s" %threading.current_thread())
def thread_work():
thread=threading.Thr
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2024-04-08 19:17:25
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多线程下获取缓存问题多线程下使用HttpContext.Current.Cache.Get(key)获取缓存时HttpContext.Curr
原创
2022-10-30 08:11:56
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准备工作：Python Packagepytest-parallel-0.0.10： windows版本只能是0.0.10pytest-xdist这两个包都是基于pytest基础上，实现多进程、多线程执行测试用例pytest-xdist和pytest-parallel 区别pytest-xdist： 多进程执行，不支持线程执行pytest-parallel：多进程、多线程执行；windows操作系
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2023-10-10 18:31:24
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PyTorch入门总结21 自定义数据集1.1 从csv文件读取数据集名和标记1.2 显示样本图像和标记1.3 自定义数据集1.4 自定义变换1.5 数据集迭代器2 利用torchvision包构建数据集 1 自定义数据集本文利用的数据集是面部姿势数据集，内容为一个名为face_landmarks.csv和69张后缀为.jpg的面部图片。 其中，face_landmarkers.csv文件的内容
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2024-07-24 12:16:50
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# iOS多线程中的for循环问题：详细教程
在iOS开发中，处理多线程是一个重要的课题。这篇文章将帮助您理解如何在for循环中使用多线程，避免潜在的性能问题和提升效率。我们将通过具体步骤来讲解，并提供相应的代码示例和详细注释。
## 整体流程
首先，我们需要了解整个实现的流程。下面的表格展示了步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-09 07:59:56
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前言在目前实际项目下的接口自动化用例会非常多，如果采用单进程串行执行的话会非常耗费时间，在实际项目中如服务端开发对底层的公用模块进行改动，此时我们测试QA就需要回归所有服务的接口，这时执行所有服务下接口自动化用例可能少则需要半小时、多则需要好几个小时，这是很低效率的。为了节省项目回归测试的时间，需要多个测试用例同时并行执行，这就是一种分布式场景来缩短测试用例的执行时间，提高效率。但是在分布式执行用
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2024-04-10 12:41:31
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Python 按日期存储日志抛弃使用，将logging.ini文件用python代码写出来，自定义logging日志系统，可直接复制使用每天晚上凌晨12点分隔解决多线程Python 日志模块 logging TimedRotatingFileHandle多线程的坑详情见：https://www.jianshu.com/p/25f70905ae9dhttps://github.com/Valueba
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2023-12-27 17:32:37
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Executor来启动线程比用Thread的start()更好。在新特征中，可以很容易控制线程的启动、执行和关闭过程，还可以很容易使用线程池的特性。 一、创建任务（1）、任务就是一个实现了Runnable接口的类。创建的时候实run方法即可。（2）、任务是一个实现了Callable接口的类，实现call方法即可。二、执行任务1、创建ExecutorService通过工具类java.uti
logging是python语言中的一个日志模块，专门用来写日志的，日志级别通常分为debug、info、warning、error、critical几个级别，一般情况下，默认的日志级别为warning，在调试或者测试阶段，日志级别可以设置为debug或者info，当在生产环境上线后日志级别一般为warning或者error级别，下面就快速体验一下logging模块写日志的用法，这里创建一个pyt
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2024-03-16 08:34:30
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