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
# PYTHON Pool参数
## 介绍
在Python编程语言中，函数是一种非常重要的程序组织方式。函数可以帮助我们将代码分割成模块化的部分，使得代码更加清晰、可读性更高。而在函数中，参数是必不可少的组成部分。Python中的函数参数非常灵活，允许我们定义多种类型的参数，以满足不同的需求。
本文将介绍Python中的Pool参数，了解它的概念、使用方法以及一些示例，帮助读者更好地理解和应
原创
2023-12-05 07:38:20
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1.多值参数函数def 函数名（*args , **kwargs）: .......多值参数函数顾名思义能够传入多个参数，args表示传入的元组，kwargs表示传入的字典def function(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
returnfunction(1, 2, 3, 4, 5, 6) # 只是传入元
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2023-07-02 14:59:56
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在大数据分类问题中，许多情况下我们能获得样本数量很有限，特别是在异常检测、欺诈检测等实际问题中，异常类的样本相比于正常类要少得多，从而产生了典型的非平衡数据分类问题。非平衡问题研究得相对比较早，目前的方法总的看来可以在数据层面、分类器层面进行分类效果的改善。基于数据的基本思路是对数据重新平衡，减小类别倾斜带来的影响。经典的做法是 SMOTE算法，它对小类中的样本进行复制、创造以增加该类中的样本数，
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2023-11-05 12:31:14
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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
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2023-10-15 14:35:40
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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
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2023-10-10 16:14:14
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# 用Python实现Pool参数大小
在Python中，当我们进行多进程处理时，通常会使用`multiprocessing`模块来创建一个进程池（Pool），而池的参数大小则直接影响程序的性能和资源使用情况。本文将指导你如何设置Python的Pool参数大小，并提供完整的代码示例。
## 工作流程
下面是实现Python Pool参数大小的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Python实现多个参数的方法
## 1. 简介
在Python中，我们经常需要定义函数并传入参数来完成特定的任务。有时候，我们需要传入多个参数，这就需要使用到Python的参数池（Pool）。
本文将介绍如何在Python中实现多个参数的传递，并提供详细的步骤和代码示例，以帮助新手理解和掌握这一概念。
## 2. 实现步骤
下面是实现多个参数的步骤，我们将使用一个示例来说明：
步骤
原创
2024-02-10 07:23:22
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# Python中的“Pool”与参数共享
在Python编程中，尤其是处理多进程任务时，`multiprocessing`模块提供了非常强大的功能。这个模块允许我们创建多个进程，充分利用多核CPU的优势。在`multiprocessing`模块中，`Pool`类是一个高层次的封装，能够方便地管理多个工作进程。本文将探讨“pool”与参数共享的关系，并通过代码示例帮助读者理解。
## 1. 什
原创
2024-09-18 06:19:28
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# 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
在现代分布式计算中，Python 的 `multiprocessing.Pool` 是非常实用的工具，用于简化多进程处理任务。在本文中，我们将深入探讨 Python 中 Pool 的相关问题及其解决方案。我们将分为多个部分，对每个部分进行详尽的解析。
## 背景定位
随着数据处理的复杂性不断增长，单线程任务往往难以满足业务需求。这会导致处理速度缓慢，直接影响到用户体验与业务效率。实践中，我们发
# 理解 Python 中 Pool 的用法
在 Python 中，`multiprocessing` 模块提供了许多工具来创建和管理多个进程。其中，`Pool` 类用于使多个进程并行执行任务，这在处理需要大量计算的任务时非常有用。本文将带您逐步了解如何使用 `Pool` 类。
## 整体流程
我们可以将使用 `Pool` 的整个流程简单归纳成以下几个步骤：
| 步骤
# Python中的Pool库：高效的并行处理
Python是一种强大的编程语言，特别是在处理并行计算任务时，使用`multiprocessing`模块中的`Pool`库可以显著提高程序的性能。`Pool`库允许我们创建多个进程，并将任务分配给这些进程处理，从而最大化CPU的利用率。这篇文章将为您介绍`Pool`库的基本用法，并提供相关的代码示例。
## 1. Pool库的基本概念
`mul
Fields of a table pool and their meaning：Tabname char(10) Pooled table的名字，
原创
2022-12-06 14:51:05
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multiprocessing是Python的标准模块，它既可以用来编写多进程，也可以用来编写多线程。如果是多线程的话，用multiprocessing.dummy即可，用法与multiprocessing基本相同，这里主要介绍多进程的用法，欢迎纠错。
（一）Multiprocessing介绍为什么要使用python多进程？因为python使用全局解释器锁(GIL)，他会将进程中的线程序列
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2023-10-12 11:14:50
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先让我说几句废话，函数（java里面叫方法）可能是我们了解python以后最基础的东西了（除了数据结构），写了无数个函数，你真的了解python的函数的设计逻辑以及思想吗？ 先上一小段我们最经常写的代码，我简单剖析一下：1 def func_test(x,y,z):
2 print(x,y,z)
3 return None
4
5 if __name__
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2024-06-28 20:19:20
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# Python多进程Pool多参数实现
## 引言
在Python中，我们经常需要同时处理多个任务，这时候可以使用多进程来提高程序的运行效率。而在某些情况下，我们可能需要给多进程传入多个参数。本文将介绍如何使用Python的multiprocessing库中的Pool类来实现多进程处理多个参数的情况。
## 问题描述
我们现在有一个函数`task`，它接受两个参数`param1`和`pa
原创
2024-01-13 04:34:22
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# Python 多进程与参数传递：使用 Pool 和 args
在 Python 中，进行多进程编程是一种常见的并行计算方式，可以有效利用计算机的多核 CPU。`multiprocessing` 模块提供了一个简单易用的接口，特别是 `Pool` 类，使得我们可以方便地管理多进程的工作。在这篇文章中，我们将探讨如何通过 `Pool` 类使用 `args` 来传递参数，并佐以代码示例来帮助理解。
# Python多进程Pool多个参数实现
## 简介
在Python中，使用多进程可以提高程序的运行效率。`multiprocessing`是Python标准库中用于实现多进程的模块，`multiprocessing.Pool`则是其中的一个类，可以用来实现多进程池。本文将介绍如何使用`multiprocessing.Pool`实现多个参数的并行处理。
## 整体流程
以下是整个实现过程的流
原创
2023-12-09 14:02:30
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# Python 中进程池（Pool）实现指南
随着多核处理器的普及，使用多进程来提高执行效率已经成为开发中的一个重要考虑。Python 的 `multiprocessing` 模块为我们提供了方便的方法来实现多进程，其中 `Pool` 类是一个用于管理工作进程池的高效工具。本文将详细介绍如何在 Python 中使用进程池。
## 整体流程
在使用 Python 进程池时，我们通常需要按照以
