读过很多讲解Numpy的教程后，我准备写一个Numpy系列。结合工作项目实践，以Numpy高效使用哲学为主线，重点讲解高频使用函数。1 Numpy更高效使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。它基于Python，提供远高于Python的高性能向量、矩阵和更高维度的数据结构。之所以性能高是由于它在密集型计算任务中，向量化操作是用C和
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2023-12-07 11:03:57
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文章目录1、io密集型和计算密集型2、Event事件2.1、Event小案例3、线程Queue4、定时器Timer5、线程池5.1、concurrent.futures5.2、开线程池的两种方式5.2.1、方式一5.2.1.1、同步方式5.2.1.2、异步方式5.2.2、方式二(推荐写法)5.2.3、利用线程池获取网址页面6、进程池7、线程池和进程池的shutdown 1、io密集型和计算密集型
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2024-02-11 13:55:24
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python并发编程：协程、多线程、多进程CPU密集型计算与IO密集型计算多线程、多进程与协程的对比多线程创建多线程的方法多线程实现的生产者-消费者爬虫Lock解决线程安全问题使用线程池ThreadPoolExecutor多进程多进程multiprocessing对比多线程threading协程协程简介控制并发await关键字Task对象Future对象creak_task与ensure_fut
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2023-12-13 21:44:14
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参考：廖雪峰 协程 geventIO密集型任务指的是磁盘IO或者网络IO占主要的任务，计算量很小，比如请求网页，读写文件等。===========读写文件，socker receive/send计算密集型任务指的是CPU计算占主要的任务，比如图形渲染中矩阵的运算（当然现在都用GPU来完成） 因为协程是用户自己来编写调度逻辑的，对CPU来说，协程其实是单线程，
原创
2022-06-01 05:44:17
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众所周知，纯Python跑起来真的很慢。那得有多慢呢？本篇文章我们以mandelbrot set为例，来探讨一下Python在CPU密集型任务的运行速度，以及优化方法。Mandelbrot set网上查了查，好像有翻译为曼德勃罗集合，曼德布洛特集合等等。大概意思就是一堆满足如下条件的复数集合。并且理不理解这个概念其实没那么重要，反正就是要用Python运行下面这项任务。def compute_ma
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2023-12-25 13:13:15
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IO密集型任务 VS 计算密集型任务所谓IO密集型任务，是指磁盘IO、网络IO占主要的任务，计算量很小。比如请求网页、读写文件等。当然我们在Python中可以利用sleep达到IO密集型任务的目的。所谓计算密集型任务，是指CPU计算占主要的任务，CPU一直处于满负荷状态。比如在一个很大的列表中查找元素(当然这不合理)，复杂的加减乘除等。多线程 VS 多进程Python中比较常见的并发方式主要有两种
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2023-12-12 23:18:59
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在最近往服务器部署爬虫程序的时候，遇到了一个很奇怪的问题，就是部署上之后运行一段时间或者是直接不运行就进入休眠状态了，开始一直怀疑是由于服务器内存不足导致的程序休眠，后来废了好大的劲，最终找到了罪魁祸首，具体分析我通过这几篇连载的博客来分析一下，正好也对给自己充充电。第一种任务的类型是计算密集型任务，其特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算
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2024-04-12 12:48:18
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你好，我是悦创。今天我来简单介绍一下：计算密集型和 IO 密集型计算密集型计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核...
原创
2021-07-16 17:23:33
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你好，我是悦创。今天我来简单介绍一下：计算密集型和 IO 密集型计算密集型计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核...
原创
2022-03-28 15:26:55
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你好，我是悦创。 今天我来简单介绍一下：计算密集型和 IO 密集型计算......
原创
2021-06-23 15:13:28
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是否采用多任务的第二个考虑是任务的类型。我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。
计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时
原创
2021-08-28 21:12:25
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简单的python格网算法算数据密集度demo
# 格网算法计算数据集区域数据密集度
import time
import random
import numpy as np
import pandas as pd
# 模拟数据集
def create_data():
data_x = []
data_y = []
data = []
for i in
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2023-06-26 14:50:43
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在讨论“Python是计算密集型还是I/O密集型”时，我们首先要理解这两个概念的区别和各自的特征。在计算密集型任务中，CPU是主要的性能瓶颈，而在I/O密集型任务中，读取和写入数据的速度限制了程序的整体性能。因此，识别应用程序的特性对优化其运行效率至关重要。
## 环境准备
### 硬件要求
- CPU: 多核处理器 (推荐8核以上)
- 内存: 至少16GB
- 存储: SSD (推荐512
一.cpu密集型计算（CPU-bound） 和 IO密集型计算(I/O bound)1 . cpu密集型计算（CPU-bound）: CPU密集型也叫计算机密集型， 是指 I/O 在很短的时间就可以完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是 CPU 占用率相当高。 比较理想方案是： 线程数= CPU核数 &nbs
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2024-05-15 15:07:16
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# Java IO 密集型与计算密集型
在现代软件开发中，理解任务的性质是优化性能的关键。在Java中，任务通常被分类为两种类型：IO密集型和计算密集型。本文将探讨这两种任务的特性，提供代码示例，并用饼状图和表格来辅助说明。
## 什么是 IO 密集型？
IO密集型任务是指那些对输入输出（IO）操作要求较高的任务。这类操作包括文件读写、网络请求等。在这些情况下，程序的执行时间主要花费在等待数
原创
2024-09-07 06:08:52
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Python GIL(Global Interpreter Lock(全局解释器锁))
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2023-07-14 13:26:04
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# 理解 Python 的全局锁在 IO 密集型和计算密集型任务中的应用
在开发中，了解如何处理多线程以及 Python 的全局解释器锁 (GIL) 是非常重要的，这对于 IO 密集型和计算密集型任务之间的平衡至关重要。本文将为你逐步解析如何实现 IO 密集型和计算密集型任务并有效利用线程。
## 1. 流程概述
首先，我们来了解实现这一目标的整体流程。下面是实现步骤的表格：
| 步骤 |
线程池的线程数设置
线程池的基础知识如果不了解线程池，可以先看一下基础知识。
核心线程数设置IO密集型/CPU密集型的
CPU密集型：核心线程数 = CPU核数 + 1
CPU密集的意思是任务需要大量的运算，而没有IO阻塞，CPU一直全速运行。线程数一般只需要设置为CPU核心数的线程个数就可以了。
例如：一些业务复杂的计算和逻辑处理过程
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2023-06-26 23:07:40
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前言：多线程就是，你一边吃饭一边看电视还一边说话。而Python的多线程为了线程安全，整了个GIL(GIL：又叫全局解释器锁，每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行，目的是解决多线程同时竞争程序中的全局变量而出现的线程安全问题。)，在计算密集方面一次只做一件事，只有I/O密集方面才能真正实现多线程。即，你不能一边吃饭一边看电视一边说话，但是可以做到先烧水然后去洗漱
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2023-11-07 11:16:46
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1、首先理解I/O密集和CPU密集CPU密集型CPU密集型，也叫计算密集型，一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多，或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞（等待I/O的实时间）时间，而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。CPU密集几乎无I/O阻塞，CPU一直会全速运行。如果是单核情况下，开多线程是没有意义的，说白了
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2023-11-24 14:29:17
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