文章目录前言多线程多进程多线程多进程协程总结异步基本概念异步编程asyncioaiohttp异常常见异常异常处理自定义异常lambda表达式lambda表达式用法高阶函数functoolsitertools无穷迭代器最短输入序列长度停止迭代器排列组合迭代器 前言本篇博客主要记录Python的一些高级用法。虽说是高级用法，但实际上是本人的一些薄弱项，以这篇博客作为记录。内容包括多线程，多进程，异常
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2024-10-09 16:44:48
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使用Thread（变成卖各自的票）或者是Runnable（只卖10张票）实现线程的共享一、线程的命名与取得public class TestThread14 {
public static void main(String[] args) {
MyThread6 mt=new MyThread6();
// 没有设置名字，会自动分配一个线程名字
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2023-06-19 16:05:29
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文章目录多线程多进程异步处理 Python中实现并发编程的三种方案：多线程、多进程和异步I/O。并发编程的好处在于可以提升程序的执行效率以及改善用户体验；坏处在于并发的程序不容易开发和调试，同时对其他程序来说它并不友好（抢占资源）。多线程Python中提供了Thread类并辅以Lock、Condition、Event、Semaphore和Barrier。Python中有GIL来防止多个线程同
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2023-08-14 23:39:57
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2020-04-23 10:35 −import threading
import os
import sys class TestThread(threading.Thread): def __init__(self, func, args=()): super(TestThread, self).__init__() ...#_author:来童星#date:2019/12/17#使用thre
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2023-08-01 17:14:02
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python的threading模块有提供多线程的执行方法，在计算密集型操作里也用不上，很多时候是在处理IO密集型的操作里使用，能为我们节省不少时间，但他本身不提供获取线程执行结果，需要我们自行实现，目前最简单的办法就是使用Queue来实现，Queue在线程之间是共享的，并且本身就提供了良好的加锁机制，可以直接使用。 首先简单封装下threading模块，取名为mythreading.
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2023-06-06 14:58:19
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题记：作为测试工程师经常需要解决测试数据来源的问题，解决思路无非是三种：（1）直接从生产环境拷贝真实数据 （2）从互联网上爬取数据 （3）自己用脚本或者工具造数据。前段时间，为了获取更多的测试数据，笔者就做了一个从互联网上爬取数据的爬虫程序，虽然功能上基本满足项目的需求，但是爬取的效率还是不太高。作为一个精益求精的测试工程师，决定研究一下多线程在爬虫领域的应用，以提高爬虫的效率。一、为什么需要多线
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2024-09-29 15:37:00
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spring 中多线程批处理及事务问题 &
springmvc 子线程获取不到 RequestAttributes 问题
项目地址一个功能，需要对大量数据进行操作、验证、写库等等。比如处理一个一百万条数据的 List ，采用多线程优化一下，简单的思路是拆分这个 List 比如拆分成十个List 一个List 十万条数据，然后用十个线程执行。这里我采用 Complet
获取当前线程的名称有以下方法: Thread.currentThread().getName(); 可以通过setName()对线程进行定义名称，通过getName（）来获取名称；或者可以通过再构造函数中调用super（name）来获取定义好的线程名称； 线程都有自己的默认名称，一般是Thread 加编号，编号一般从0开始；二: 售票程序例子，多个窗口买票 class Tiket extends
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2024-05-31 10:45:35
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以下爬虫数据为2345影视的经典电影1.爬取数据写入csv文件#coding:utf-8
import csv
class getcsv:
#单线程用此方法
def write_csv(self,file_path,title,datas):
with open(file_path, 'a', encoding='utf-8', newline='') as f:
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2023-11-27 19:55:14
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本文翻译自：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html#general-optimizationspytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html#general-optimizations性能调优指南是一组优化和最佳实践，可以加速 PyTorch 中深
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2023-12-04 20:58:41
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不是并行，不是真正意义上的并发，可以单核实现并发。进程是资源单位(相当于车间)，线程是运行单位(相当于生产线)io多的项目，多线程更优于多进程1 threading开启线程—函数from threading import Thread
import time
def t_func(name, n):
time.sleep(n)
print("name:", name)
if
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2023-06-27 09:25:10
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文章目录一、概述二、代码三、查看线程数 一、概述数据集较小时（小于2W）建议num_works不用管默认就行，因为用了反而比没用慢。 当数据集较大时建议采用，num_works一般设置为（CPU线程数±1）为最佳，可以用以下代码找出最佳num_works（注意windows用户如果要使用多核多线程必须把训练放在if name == ‘main’:下才不会报错）二、代码import time
im
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2023-07-25 16:56:28
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更正说明：时间 2018/01/23现在我所测试得到的dataParallel只能有效的进行前向传播，不能后向传播。下面的关于后向传播的原因我没有在代码层面进行分析，所以下面的记录部分（前面传播）是正确的。不过可以得出的结论有：Dataparallel不支持自动的后向传播；Variable的grad_fn不能修改；Variable只有叶节点（在pytorch中计算图的倒着来的，叶节点就是初始输入节
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2023-08-30 23:40:55
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python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板，如最新的微服务框架japronto，resquests per second可达百万级。 &nb
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2023-07-01 11:52:32
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2023-09-17 21:58:25
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# Spring Boot多线程执行器异步获取线程执行结果
## 简介
在开发应用程序时，我们经常需要处理一些耗时的任务，例如发送邮件、生成报表等。在单线程环境下，这些任务会阻塞主线程的执行，导致用户体验变差。为了提高应用程序的性能和响应速度，我们可以使用多线程执行器来异步执行这些任务，并及时获取执行结果。
在Spring Boot中，我们可以使用`@Async`注解和`Completable
原创
2023-10-10 06:28:55
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多线程和多进程：
优点：可以为阻塞操作提供异步执行
缺点：无法无限制的创建线程
进程池和线程池：
好处：可以系统对进程和线程的创建和销毁的频率，从而降低系统的开销
缺点：线程池和进程池是固定的。有上限。线程池的基本使用# 导入进程池的pool
from multiprocessing.dummy import Pool
# 实例化线程对象
pool = Pool(4)
# map func it
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2023-06-15 21:08:12
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async def 用来定义异步函数，其内部有异步操作。每个线程有一个事件循环，主线程调用asyncio.get_event_loop()时会创建事件循环，你需要把异步的任务丢给这个循环的run_until_complete()方法，事件循环会安排协同程序的执行。await 关键字加在需要等待的操作前面。如果我们需要请求多个URL该怎么办呢，同步的做法访问多个URL只需要加个for循环就可以了。但
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2024-04-10 06:53:49
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多线程的小问题你都能解决吗？
原创
2022-03-11 11:26:50
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记录自己对多线程的理解以及一些案例和代码
线程是程序的执行单元，执行路径。是程序使用CPU的最基本单位多线程 -- 程序有多条执行路径，提高应用进程的使用率进程中线程越多，抢到CPU执行权概率越高。线程的执行有随机性 Java程序的运行原理：由Java命令启动JVM，JVM启动就相当于启动了一个进程，接着由该程序创建了一个主线程去调用main方
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2023-08-24 22:30:58
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