schedPython标准库模块，提供了一个用于事件调度的类。一、scheduler类定义class sched.scheduler(timefunc=time.monotonic, delayfunc=time.sleep) scheduler类为事件调度定义了一套通用接口。它需要传入两个函数：1）timefunc是一个没有参数的callable，并且返回一个一个数字（表示“时间”，
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2024-09-06 17:18:53
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线程阻塞的问题 现象：某大型保险公司的OA应用（大集中模式，用户有2万多人，8千多个组织）在200多用户在线时，竟然发生了weblogic实例挂起，分析dump文件，发现有一个流程提交的线程发生意外，一直占有着一个对象的锁，因此它竟然阻塞了200多个线程，而所有的线程都阻塞在一个叫A的对象上，而这些被阻塞的线程还是处理不同的任务（就是说调用不同的方法），然后马上去看A.java的代码，发
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2024-07-01 20:27:25
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首先先安装一下模块 下面我们简单的学习一下schedule模块 先简单的看个示例 import schedule
def test(*args,**kwargs):
print("hello world 1",datetime.datetime.now())
schedule.every(1).minute.do(test)
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2024-04-10 11:48:53
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一、sched模块 ----- 事件调度程序sched模块定义了一个实现通用事件调度器的类：scheduler
class sched.scheduler(timefunc=time.monotonic, delayfunc=time.sleep)它需要两个功能来实际处理“外部世界” - timefunc应该可以在没有参数的情况下调用，并返回一个数字(“时间”，以任何单位)。如果time.mono
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2023-09-30 09:57:02
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## Python pyqt假死问题的解决方法
### 1. 引言
在使用Python的GUI库PyQt进行开发时，有时会遇到程序假死的问题，即程序没有任何响应，无法进行任何操作。这种情况往往会给用户带来不好的体验，因此我们需要解决这一问题。本文将引导您了解并解决Python PyQt假死问题。
### 2. 问题分析
在解决问题之前，我们首先需要了解问题发生的原因。PyQt假死问题往往是由于
原创
2023-12-04 03:35:47
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1.程序程序指的是指令的集合；程序不能单独的运行，必须将程序装载在内存中，系统给它分配资源才可以运行。程序是进程动态运行的静态描述文本2.进程进程指的是程序在数据集中一次动态运行的过程；优点：同时利用多个cpu，能够同时进行多个操作缺点：耗费资源（重新开辟内存空间）3.线程线程进程的最小执行单位，真正在CPU运行的是线程优点：共享内存，IO操作的时候，创造并发操作缺点：抢占资源4.进程与线程的关系
faker (伪装者)创建假数据工作中，有时候我们需要伪造一些假数据，如何使用 Python 伪造这些看起来一点也不假的假数据呢？ Python 有一个包叫 Faker，使用它可以轻易地伪造姓名、地址、手机号等等信息。1.安装faker包pip install faker2.安装完成后，使用时需要先创建一个 Faker 对象，创建方法有两种，一种是直接通过构造函数来创建，另一种是通过工厂函数来创建
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2023-11-27 06:36:59
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import functools
import logging
import threading
from datetime import timedelta, datetime
import schedule
import time
"""
# Scheduler作用就是在job可以执行的时候执行它. 对应方法功能:
#
# run_pending:运行所有可以运行的任务
# run_al
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2023-09-25 06:49:21
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sched——通用时间调度器sched模块实现了一个通用事件调度器，在调度器类使用一个延迟函数等待特定的时间，执行任务。同时支持多线程应用程序，在每个任务执行后会立刻调用延时函数，以确保其他线程也能执行。一、延迟运行事件在一个延迟或规定时间之后执行事件，需要采用enter()方法，包含4个参数：间隔时间(具体值决定与delayfunc, 这里为秒)优先级(两个事件在同一时间到达的情况)调用的函数函
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2023-10-23 11:20:41
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事件调度 sched模块内容很简单，只定义了一个类。它用来最为一个通用的事件调度模块。 class sched.scheduler(timefunc, delayfunc)这个类定义了调度事件的通用接口，它需要外部传入两个参数，timefunc是一个没有参数的返回时间类型数字的函数(常用使用的如time模块里面的time)，delayfunc应该是一个需要一个参数来调用、与timefu
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2023-11-26 17:17:40
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python中有一个轻量级的定时任务调度的库：schedule。他可以完成每分钟，每小时，每天，周几，特定日期的定时任务。因此十分方便我们执行一些轻量级的定时任务。代码如下：import schedule
import time
def job():
print("I'm working...")
schedule.every(10).minutes.do(job)
schedul
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2023-11-09 05:34:03
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1、 schedule子句的用法schedule(type,size) type表示调度类型，共有4种类型(static,dynamic,guided,runtime)可选，size参数定义了迭代次数最小的划分单位，每个线程依次分配size个迭代次数。#include<iostream>
#include"omp.h"
using namespace std;
void main()
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2023-11-26 10:55:27
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1、简述：在我们的程序中，我们会经常用到一些定时任务，在python中也有这样的一个模块，那就是apscheduler,它主要包含了四种组件：triggers(触发器)、job stores(任务存储器)、executors(执行器)、schedulers(定时调度器)2、apscheduler安装第一种方式：pip install apscheduler第二种方式：下载 py
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2024-05-15 12:16:25
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今天我们来介绍一下Python当中的定时任务，主要用到的模块是sched，当然除了该模块之外，还有其他的例如ApScheduler，但是相比较与sched模块而言，后者还需要另外通过pip命令来下载，稍显麻烦。那么在这篇教程当中我们来讲讲sched模块的使用教程。牛刀小试我们先来看下面这个案例，代码如下import sched
import time
def say_hello(name):
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2024-02-03 04:39:19
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# 实现Python线程池假死的解决方案
## 一、整体流程
下面是解决Python线程池假死问题的整体流程：
```mermaid
classDiagram
class 小白
class 指导者
class 线程池
小白 --> 指导者 : 请求指导
指导者 --> 线程池 : 发送指导
```
## 二、具体步骤
接下来我们来详细说明
原创
2024-05-20 06:26:04
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在使用Python进行开发时，有时会遇到“假死”的问题，即程序在执行中似乎停止了响应，但实际上并未崩溃。这种情况比较棘手，可能会导致工作效率降低。本文将系统性地记录解决“python程序陷入假死”问题的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧、部署方案等方面。
## 环境配置
首先，我们需要确保开发环境的配置正确。以下是常见的Python环境设置步骤：
1. **安装Pyt
某项目需要将实时传来的渔船数据进行数据可视化，我负责Windows客户端的卡顿优化，此处的卡顿指界面无响应。第一步是对客户端的行为的观察，观察卡顿发生的条件以及是否有规律。经过观察，客户端在网络良好的情况下卡顿4~6秒，网络较差的情况下更长，得出结论①卡顿与网络状况有关。在网络稳定的情况下观察卡顿发生的时间间隔，发现从开始卡顿到下一次开始卡顿间隔大概是20秒，得出结论②卡顿是周期性的。通过这两个结
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2023-10-07 22:50:32
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结论：python多进程间用Queue通信时，如果子进程操作Queue满了或者内容比较大的情况下，该子进程会阻塞等待取走Queue内容(如果Queue数据量比较少，不会等待)，如果调用join，主进程将处于等待，等待子进程结束，造成死锁 解决方式：在调用join前，及时把Queue的数据取出，而且Q
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2020-09-08 11:55:00
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# Python 写文件假死
在使用Python编程时，我们经常需要将数据写入文件，以便后续处理或存储。然而，有时候我们会遇到写文件时程序“假死”的情况，即程序无法继续执行，看起来就像程序被卡住一样。这种情况通常是由于文件操作时发生了错误或者程序没有正确关闭文件流导致的。本文将介绍如何在Python中写文件时避免假死的情况，并提供一些代码示例。
## 文件写入流程
在Python中写文件的基
原创
2024-07-07 04:52:06
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# Python多线程假死
## 引言
在Python中，多线程被广泛应用于各种场景，从而提高了程序的性能和响应能力。然而，有时候我们会遇到多线程假死的问题，即程序看起来没有任何响应，似乎陷入了一种僵持状态。本文将介绍多线程假死的原因、如何避免以及如何处理这个问题。
## 多线程假死的原因
多线程假死的原因有多种可能，下面是其中一些常见的原因：
1. **全局解释器锁（GIL）**：Py
原创
2023-09-07 21:06:45
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