并发性和并行性都用于多线程程序，但它们之间的相似性和差异存在很多混淆。 在这方面的一个大问题是:并发是不是就是并行？ 虽然这两个术语看起来很相似，但对上述问题的答案是否定的，并发性和并行性并不相同。 现在，如果它们不一样，它们之间的基本区别是什么？简而言之，并发处理的是处理来自不同线程的共享状态访问，而并行处理利用多个CPU或其内核来提高硬件性能。并发简介并发是两个任务在执行过程中重叠的时候。 这
# Python API 并行的基本概念与实践
在现代应用开发中，API（应用程序编程接口）越来越普遍，特别是在处理大量请求时，单线程操作可能会导致性能瓶颈。因此，采用并行处理成为了提升效率的一种有效手段。本文将深入探讨如何在 Python 中使用并行处理来调用 API，并提供相应的代码示例。
## 什么是并行处理？
并行处理是指同时执行多个计算任务的能力。在 Python 中，有多种方式实
原创
2024-08-20 03:25:13
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在这个博文中，我们将探讨如何调用 Ollama API 以配置并行参数，确保系统高效运行。在下面的内容中，具体会分为多个部分来详细说明如何进行环境准备、配置、测试和优化，从而帮助你能够顺畅地使用该 API。
## 环境准备
在开始之前，确保你的软硬件环境满足以下要求：
| 软件/硬件 | 版本要求 |
|-----------|-------------------|
|
基本使用python线程使用的两个模块为： _thread (不推荐再使用)、 threading（查看threading的源码可以发现，threading实际是对_thread进一步的封装，官方将其称为 Low-level threading API，下面简单尝试使用_thread）调用start_new_thread()函数生成新线程函数声明：_thread.start_new_thread(
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2023-08-01 13:25:25
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文章目录一、分页1.全局设置分页二、PageNumberPagination1.属性说明三、LimitOffsetPagination1.属性说明四、CursorPagination1.属性说明五、自定义设置分页1.自定义1.视图应用分页2.全局应用分页总结 一、分页REST 框架包括对可自定义分页样式的支持。这允许您修改将大型结果集拆分为各个数据页的方式。分页 API 可以支持以下任一功能：作
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2023-09-18 21:40:38
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# Python 分页 API 实现指南
## 引言
在开发 Web 应用程序时，经常会遇到需要分页显示数据的情况。Python 提供了许多方法来实现分页功能，本文将为你详细介绍实现 Python 分页 API 的步骤和代码示例。
## 流程概览
以下是实现 Python 分页 API 的整体流程：
```
flowchart TD
A[接收请求参数] --> B[计算总页数和总记录
原创
2024-02-04 06:08:16
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1，自定义分页#utils文件夹下的page.py文件
class PagerHelper:
#total_count总的页数，current_page当前页数，base_url页面用来分页显示的URL如http://127.0.0.1:8000/classes.html/?p=71
#base_url为/calsses.html per_page每一页有多少条数据
de
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2023-07-21 11:16:31
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如何在 shell 中实现并行执行今天，有个同事问我，他的 shell 中要执行一个迭代200次的循环，因为每一次循环都需要消耗一定的时间，执行起来比较慢，问我可不可以改成并行执行，循环一次执行10个任务，循环20次来完成所有的任务。什么是并行？并行，是一种常见的任务执行过程模式，指可以同时执行两个或多个程序，与之相对的则是串行。还应该注意，并行不是并发，两者之间是有明显区别的，有些开发者经常搞混
在Python开发中，提升接口调用的效率是一个重要的课题。并行调用接口可以显著减少请求时间，尤其是在涉及大量数据或多个API时。本文将详细记录如何实现“Python并行调用接口”的解决方案，包括从环境准备到实战应用的各个步骤。
### 环境准备
在开始我们的开发之前，需要设置好合适的环境。以下是我们所需的主要依赖。
依赖安装指南：
```bash
pip install requests
p
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：importos
importPIL
frommultip
因为从网上dang的代码，用的是fortran写的，里面有一部分是调用umfpack包做稀疏矩阵求解，特意下载的VS2019和intel fortran，生成解决方案的时候，总是说umfpack_函数是外部符号或者命令如图：继续查原因后，说是需要在项目属性里调用lib，于是乎在网上找了编译好的lib，然后进行如下操作1，在fortran-general里，把UMFOACK包里的include地址卸
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2023-10-15 18:08:32
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基于 Python 的自定义分页组件分页是网页中经常用到的地方，所以将分页功能分出来，作为一个组件可以方便地使用。分页实际上就是不同的 url ，通过这些 url 获取不同的数据。业务逻辑简介说是组件，其实就是个分页类，能够在试图层对该类进行实例化再传到前端。既然是类，初始化时需要的参数就比较重要。首页、尾页功能。上一页、下一页功能。当前页高亮及当前页左右有一定数量的页码。分页类实现初始化初始化传
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2024-02-03 04:40:34
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Python能够调用Jenkins API, 主要是依赖于Python 有第三方的Jenkins安装包，安装命令很简单：pip install python-jenkins，安装成功后即可编辑Python代码来进行自动化服务部署。 废话不多说，直接上代码截图：Tips: 截图中的channel_data and channel_web 是两个需要部署的服务，这里是一个大的li
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2023-07-09 09:43:14
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一、问题调用了后端提供的一个接口，在两个不同地方用了，结果在一个地方正常获取到了数据，一个地方一直在浏览器控制台(console)报错 500。二、解决思路1.检查代码 1）查看代码在 两个 地方的书写是否一致。参数是否正确2.检查nextwork中的请求 1）在浏览器的
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2023-09-11 22:00:35
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在计算密集型的任务中，GPU（图形处理器）由于其强大的并行处理能力被广泛使用。在Python中，利用CUDA（并行计算架构）可以显著提升计算效率。本文将探讨如何在Python中调用CUDA以实现并行计算，我们将依次介绍背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化与应用场景。
## 背景描述
过去几年，数据量的迅猛增长使得计算性能的提升变得尤为重要。随着深度学习、科学计算等领域的快速发展，传
1API 获取数据的流程上文提到，API 是一组定义了不同软件组件之间交互的规范，交互过程中 API 可以使用不同的通信协议，其中最常用的是 HTTP。HTTP (“Hypertext Transfer Protocol”，超文本传输协议) 是一种用于在网络上发送和接收超文本的协议，它提供了一种可靠的方式来发送请求和接收响应，想象一下你使用浏览器访问一个网站，当在浏览器中输入网址并按下回车键时，浏
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2024-06-19 05:49:39
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# 如何实现“Python 分页获取API数据”
## 一、流程概述
在这个任务中，我们将学习如何使用Python编写代码来实现分页获取API数据的功能。首先我们需要明确整个流程，可以用下面的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|--------------------------|
| 1 | 发起API请求，获取第一页数据
原创
2024-03-23 05:09:04
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相信做过自动化运维的同学都用过API接口来完成某些动作。API是一套成熟系统所必需的接口，可以被其他系统或脚本来调用，这也是自动化运维的必修课。本文主要介绍Python中调用API的几种方式，下面是Python中会用到的库。- urllib2- httplib2- pycurl- requests1.urllib21 - Sample1 2 3 import urllib2, urllib 4
原创
2022-12-06 09:03:41
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这几天为了发paper，需要采集新浪微博的用户关系信息构成复杂网络的结构图，好在微博提供了API可以供我们调用，折腾一天终于小有收获，总结如下： 1.下载SDK使用python调用API的话，首先要去下一个Python的SDK，sinaweibopy连接地址在此： http://michaelliao.github.com/sinaweibopy/可以使用pip很快的导入，gi
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2024-08-25 21:20:07
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如何使用Python调用API
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要通过Python来调用各种API来实现数据交互、服务调用等功能。本文将教会你如何使用Python来调用API，帮助你更好地理解整个过程。
整个过程可以简单分为几个步骤，我们可以通过以下表格展示：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-04-24 12:23:17
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