更多信息请参考官网地址：https://docs.python.org/3.6/library/json.html 19.2. json - JSON编码器和解码器Source code: Lib/json/__init__.py由RFC 7159（其中删除RFC 4627）和ECMA-404指定的JSON（JavaScript对象表示法）是一种轻量级数据交换格式，灵
文章目录一、简介安装airtest和poco的区别二、airtest初始化日志等级基本按键三、Poco初始化选择控件判断控件是否存在获取控件属性点击滑动拖拽等待出现截图 一、简介安装pip install pocoui
# 安装这个pocoui会自动安装airtest库airtest和poco的区别airtest是基于图像识别来锁定位置的，而poco是基于画面的UI控件层次的关系来确定控件位置的。
转载
2023-11-24 08:43:10
27阅读
一、threadpool 基本用法pip install threadpool pool = ThreadPool(poolsize)
requests = makeRequests(some_callable, list_of_args, callback)
[pool.putRequest(req) for req in requests
转载
2023-10-15 14:35:40
458阅读
和选用线程池来关系多线程类似，当程序中设置到多进程编程时，Python 提供了更好的管理多个进程的方式，就是使用进程池。进程池可以提供指定数量的进程给用户使用，即当有新的请求提交到进程池中时，如果池未满，则会创建一个新的进程用来执行该请求；反之，如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，只要池中有进程空闲下来，该请求就能得到执行。Python multiprocessing
转载
2023-10-10 16:14:14
478阅读
源于： 执行类代码 --parallel_str_search.py – 函数do_search 进程池pool中的apply方法与apply_async方法比较： 1. apply方法是阻塞的 意思是等待当前子进程执行完毕后，再执行下一个进程。import time
from multiprocessing import Pool
def run(msg):
print(
转载
2024-01-08 13:02:02
69阅读
# 教学文章：如何实现Python中的Pool用法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Python中的Pool用法。Pool是Python中的一个多进程管理工具，可以实现并行执行多个任务，提高程序的运行效率。在本文中，我将通过具体的步骤和代码示例来教会你如何正确地使用Pool。
## 教学流程
首先，让我们来看一下整个实现Python Pool用法的流程，可以通过以下表
原创
2024-07-03 04:11:16
21阅读
# 在Python中使用多进程（Pool）
随着计算机科技的发展和多核处理器的普及，多进程编程成为了一个越来越重要的主题。在Python中，可以使用 `multiprocessing` 库来利用多核CPU。特别的是，`Pool` 类提供了一种简单的方式来管理多个进程。本文将引导你如何使用 `Pool` 来并行处理任务。
### 流程概述
下面是使用 `multiprocessing.Pool
原创
2024-09-20 06:50:53
23阅读
进程池""" python自带的进程池 """
from multiprocessing import Pool
from time import sleep
def apply(*args, **kwargs):
print(args, kwargs)
sleep(3)
return 'ok'
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(3)
result =
转载
2024-09-18 11:59:56
23阅读
我使用多进程的一般方式，都是multiprocessing模块中的Pool.map()方法。下面写一个简单的示例和解析。至于此种方法使用多进程的效率问题，还希望大佬予以指正。示例："""
探索pool.map多进程执行方式的实质
"""
from multiprocessing import Pool
from time import sleep
from datetime import dat
转载
2023-06-27 10:42:49
157阅读
需要注意的是，如果使用多线程，用法一定要加上if __name__=='__main__':(Python中的multiprocess提供了Process类，实现进程相关的功能。但是它基于fork机制，因此不被windows平台支持。想要在windows中运行，必须使用if __name__=='__main__':的方式)，但是我有另一种方法在使用线程池的时候可以不使用name_mian，最下面
转载
2023-09-03 16:31:31
214阅读
什么是进程和线程？ 进程是指计算机中已运行的程序，是系统进行资源分配和调度的基本单位；线程是CPU调度和分派的基本单位，一般来说，进程是线程的容器，一个进程可以包含多个线程。最近因为一个计算时间比较长的程序，接触了Python的多进程计算，Python实现多进程多线程计算还是比较容易的，我用的是Python的multiprocessing模块。 Python的multiproc
转载
2023-07-27 23:11:46
159阅读
from multiprocessing import Process, Pool
import time
def select():
time.sleep(1)
print(time.ctime())
return '这是每个进行执行完后返回的值，该值会会被 callback函数接收'
def foo(args):
print(args)
if __n
转载
2023-07-04 17:49:01
188阅读
进程池Pool当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经
转载
2023-08-10 09:30:13
92阅读
初始化Pool时，可以指定⼀个最大进程池，当有新进程提交时，如果池还没有满，那么就会创建新进程请求；但如果池中达到最大值，那么就会等待，待池中有进程结束，新进程来执行。非阻塞式：apply_async(func[, args[, &nb
转载
2023-06-25 19:03:59
168阅读
4 change buffer4.1 基本概念change buffer是一种特殊的数据结构，当这些页面不在缓冲池中时，这些高速缓存会将更改缓存到辅助索引页面。可能由INSERT，UPDATE或DELETE操作（DML）导致的缓冲更改将在以后通过其他的读取操作将页加载到缓冲池中时合并。如上图可见，change buffer用的是buffer pool里的内存，所以不能无限增长。change buffer大小可通过参数innodb_change_buffer_max_size动态设置。比如设置为5
原创
2022-01-18 13:30:51
218阅读
基本概念
change buffer是一种特殊的数据结构，当这些页面不在缓冲池中时，这些高速缓存会将更改缓存到辅助索引页面。可能由INSERT，UPDATE或DELETE操作（DML）导致的缓冲更改将在以后通过其他的读取操作将页加载到缓冲池中时合并。
如上图可见，change buffer用的是buffer pool里的内存，所以不能无限增长。change buffer大小可通过参数innod
转载
2021-06-23 17:22:26
557阅读
python自2.6开始提供了多进程模块multiprocessing，进程池使用multiprocessing.pool，pool的构造如下：multiprocessing.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild]]]])
processes表示pool中进程的数目，默认地为当前CP
转载
2024-03-04 15:28:23
46阅读
# 实现python的pool.map
## 概述
本文将介绍如何使用Python中的`multiprocessing.Pool`模块的`map`方法实现并行处理任务。`pool.map`方法能够将一个可迭代对象的每个元素应用于一个函数，并返回结果列表。这对于需要处理大量数据或者耗时较长的任务非常有用，可以提高程序的执行效率。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
原创
2023-08-31 11:51:36
638阅读
在使用 Python 的 `multiprocessing.Pool` 时，难免会遇到“Python 的 pool 没有了”的问题。这种情况不仅会影响到程序的性能，甚至可能导致业务的中断。每当多人同时请求的时候，如果我们未能合理管理进程池，就会出现它的卡顿与崩溃，给业务带来很大影响。
### 问题背景
对于一个需要高并发处理的计算任务，Python 的 `multiprocessing.Poo
前言学习UI自动化的同学都应该知道PO模式，PO共分为三层，分别是页面定位层，页面对象层，业务逻辑层。po模式有以下几个优点：1.易读性好2.扩展性高3.复用性强4.维护性好5.代码冗余率低前因：让不会代码的同学也能编写自动化思考问题：市面上不乏有录制回放，数据驱动的框架，为什么还要自己封装呢解决问题：封装能更加贴切自己公司的项目，能更好的进行扩展，而且更能展示自身的价值这里我就不具体讲解sele
