在python的内置函数中，有这么几个的内置函数 ，分别是：getattr(),setattr(),delattr(),hasattr()，这些内置函数主要应用在反射。我们在学习函数的模块的时候，知道在应用第三方模块的时候，首先是要导入才可以使用的，导入使用的是import，那么我们今天使用另外的一种导入方式，也就是__impo
对该文件加密：fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_EX)这样就对文件test加锁了，如果有其他进程对test文件加锁，则不能成功，会被阻塞，但不会退出程序。解锁：fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_UN) fcntl模块：flock() : flock(f, operation)operation : 包括：fcntl.LOCK_UN 解锁
fcntl.LO
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2023-06-26 14:50:13
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'''写代码1、写一个登陆的程序，最多登陆失败3次2、账号和密码分别存到一个list里面3、要校验输入是否为空，不输入和输入空格都算空，失败次数也要加14、要校验账号是否存在，不存在的要提示，失败次数也要加15、登陆成功的话，提示欢迎xxx登陆，今天的日期是xxx'''#第一种账户和密码分布存到2个list中 1 import time #导入时间模块
2
3 #存储账号和密
import time from selenium import webdriver browser = webdriver.Chrome() wait_time = 1 USER = 'xl.feng' PWD = 'fengxiaole' seed_url = 'http://xx.com/login.jhtml' browser.get(seed_url) # time.sleep...
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2017-08-16 19:36:00
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原标题：Python 源码阅读：内存管理机制(1)作者： wklkenPython的内存管理架构基本分层在Objects/obmalloc.c源码中, 给了一个分层划分可以看到layer3:Object-specific memory(int/dict/list/string....)Python实现并维护更高抽象层次的内存管理策略,主要是各类特定对象的缓冲池机制.具体见前面几篇涉及的内存分配机制
当使用多个线程来访问同一个数据时，很容易“偶然”出现线程安全问题。为了解决这个问题，实现线程安全的控制，Python 的 threading 模块引入了锁（Lock）。Lock 是控制多个线程对共享资源进行访问的工具。通常，锁提供了对共享资源的独占访问，每次只能有一个线程对 Lock 对象加锁，线程在开始访问共享资源之前应先请求获得 Lock 对象。当对共享资源访问完成后，程序释放对 Lock 对
之前用python的threading来进行多线程编程，对性能确实有提高。但似乎有点复杂，因为要维护一个工作队列，并且要注意死锁问题。python的threading和multiprocessing模块初探介绍了用threading创建多线程和multiprocessing创建多进程的基本方法。python多线程的限制 python多线程有个讨厌的限制，全局解释器锁（global interpr
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2023-08-31 16:03:34
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Num01–>with语句的来源在Python2.5中with关键字被加入。它是用来替代try…except…finally…的模式。Num02–>with语句的作用with语句使用于对资源进行访问的场合。确保使用过程中不管是否发生异常，都会执行必要的“清理”操作，并释放资源。比如文件使用后自动关闭，线程中锁的自动获取和释放。Num03–>with语句的语法格式with EXPR
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使用Rlock 进行线程同步 1.死锁使用Lock 进行线程同步的时候,可能会造成死锁.所谓死锁: 是指两个或两个以上的线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程. 由于资源占用是互斥的,当某个进程提出申请资源后,使得有关进程在无外力协助下,
Python多进程编程中进程池锁共享问题 注意：python多进程的机制应该是把每个进程要调用的方法和传入的参数（如上面例子中的ProcessWorker）编译然后打包，然后复制到每个进程中执行。如果输入的是一个有界函数，那么它的参数应该是它所属的类（包括参数和方法），但是这是无法获得的，而且类属性和方法可能会有坑，导致难以打包。所以python限定了多进程要调用的函数不能是类方法。
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2023-09-03 11:21:24
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# 实现Python Lock
## 1. 引言
Python中的锁（Lock）是一种用于控制多线程访问共享资源的机制。通过使用锁，可以确保在同一时间只有一个线程可以访问共享资源，从而防止数据竞争和冲突。在本文中，我们将介绍如何在Python中使用锁来实现线程同步。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python Lock的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1
原创
2023-08-22 08:19:08
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线程是进程中可以调度执行的实体。而且，它是操作系统中可以执行的最小处理单元。简单地说，一个线程就是一个程序中可以独立于其他代码执行的指令序列。为了简单起见，你可以假设线程只是进程的子集!Locks锁是Python中用于同步的最简单的方式。锁有两种状态：上锁、释放锁。锁是线程模块中的一个类，有两个主要方法：acquire()和release() 当调用acquire()方法时，它锁定锁的执行并阻塞锁
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2023-08-23 15:26:05
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但那只是多线程编码最简单的部分，真正难的其实是多个线程之间的通信和数据同步。大概可以这样讲，多线程最难的是如何正确协调各个线程修改同一份数据。以卖票的例子作为说明。买票有多个窗口，假设有 3 个好了，窗口之间共享一个票池，每个窗口都可以买票直到票池里面没有票可以卖。不难写出下面的代码。import threadingimport random
class WindowThread(threadin
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2023-08-13 22:36:32
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首先了解这两者是什么。以下说明参考自python官网Lock：Lock被称为①原始锁，原始锁是一个②在锁定时不属于特定线程的同步基元组件，它是能用的最低级的同步基元组件。原始锁处于 "锁定" 或者 "非锁定" 两种状态之一。它被创建时为非锁定状态。它有两个基本方法， acquire() 和 release() 。当状态为非锁定时， acquire(
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2023-08-14 23:59:17
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上下文管理器(Context managers)让我们在需要的时候可以准确地分配或释放资源Python中最常用的上下文管理例子就是with语句了，一般是在操作文件的时候，比如： 有PY基础的小伙伴都知道，上面的代码等价于： 对比两个例子，可以看出前者更加优雅简洁，少了一些例行代码with语句的好处就是：它确保我们的文件对象最终能被关闭掉上下文管理器常用于锁定(locking)、解锁(unlocki
#### Python中的login()实现流程
对于初学者来说，实现登录功能可能会有些困惑。在本文中，我将向你介绍如何在Python中实现一个简单的登录功能。我会逐步解释每一步需要做什么，并提供相应的代码示例和注释。
##### 实现流程
下面是实现登录功能的整体流程。我们将使用Python的标准库`getpass`来获取用户输入的密码，并使用`hashlib`库来对密码进行哈希处理，以提
原创
2023-08-21 05:24:04
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# ### lock (互斥锁)"""# 应用在多进程当中# 互斥锁lock : 互斥锁是进程间的get_ticket互相排斥进程之间,谁先抢占到资源,谁就先上锁,等到解锁之后,下一个进程在继续使用""" lock.acquire()# 上锁lock.release()# 解锁#同一时间允许一个进程上一把锁 就是Lock 加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进
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2023-06-20 10:39:59
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import threading
import time
num = 0 # 全局变量多个线程可以读写，传递数据
mutex = threading.RLock() # 创建一个锁
class Mythread(threading.Thread):
def run(self):
global num
with mutex: # with RLoc
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2023-06-20 09:11:22
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版本：Python 3.7.0系统：win10 64上一篇文章，我们知道了threading模块中lock、lock.acquire()、lock.release()的实现原理：利用机器指令保证“上锁的过程”原子化，当锁被某个线程持有时，其他线程再来获取，就会处于忙等状态，那么reentrant lock 是如何保证：一个锁可以被一个线程访问多次，不会处于忙等状态？一个锁可以被一个线程访问多次，不
