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搜索资源 - Python实现简单多线程任务队列
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Python Cookbook
第1章 文本 1 引言 1 1.1 每次处理一个字符 6 1.2 字符和字符值之间的转换 7 1.3 测试一个对象是否是类字符串 8 1.4 字符串对齐 10 1.5 去除字符串两端的空格 11 1.6 合并字符串 11 1.7 将字符串逐字符或逐词反转 14 1.8 检查字符串中是否包含某字符集合中的字符 15 1.9 简化字符串的translate方法的使用 18 1.10 过滤字符串中不属于指定集合的字符 20 1.11 检查一个字符串是文本还是二进制 23 1.12 控制大小写 25
所属分类:
Python
发布日期:2013-07-31
文件大小:57mb
提供者:
winlrou
漫谈大数据第四期-storm
Twitter将Storm正式开源了,这是一个分布式的、容错的实时计算系统,它被托管在GitHub上,遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统,BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.8.0,基本是用Clojure写的。 Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语,可被用于“流处理”之中,实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续
所属分类:
Java
发布日期:2013-11-06
文件大小:1mb
提供者:
suhuanzheng7784877
Python.Cookbook(第2版)中文版
第1章 文本 引言 1 1.1 每次处理一个字符 1.2 字符和字符值之间的转换 1.3 测试一个对象是否是类字符串 1.4 字符串对齐 1.5 去除字符串两端的空格 1.6 合并字符串 1.7 将字符串逐字符或逐词反转 1.8 检查字符串中是否包含某字符集合中的字符 1.9 简化字符串的translate方法的使用 1.10 过滤字符串中不属于指定集合的字符 1.11 检查一个字符串是文本还是二进制 1.12 控制大小写 1.13 访问子字符串 1.14 改变多行文本字符串的缩进 1.15
所属分类:
专业指导
发布日期:2015-04-23
文件大小:68mb
提供者:
lengwuqin
python cookbook(第3版)
第一章:数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤
所属分类:
Python
发布日期:2016-01-06
文件大小:4mb
提供者:
chengyulin888
Python.Cookbook(第2版)中文版
第1章 文本 1 引言 1 1.1 每次处理一个字符 6 1.2 字符和字符值之间的转换 7 1.3 测试一个对象是否是类字符串 8 1.4 字符串对齐 10 1.5 去除字符串两端的空格 11 1.6 合并字符串 11 1.7 将字符串逐字符或逐词反转 14 1.8 检查字符串中是否包含某字符集合中的字符 15 1.9 简化字符串的translate方法的使用 18 1.10 过滤字符串中不属于指定集合的字符 20 1.11 检查一个字符串是文本还是二进制 23 1.12 控制大小写 25
所属分类:
Python
发布日期:2016-04-26
文件大小:68mb
提供者:
skyfishsha
python入门到高级全栈工程师培训 第3期 附课件代码
python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料;本资料仅用于学习,请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0
所属分类:
专业指导
发布日期:2018-06-07
文件大小:88byte
提供者:
sacacia
OpenResty-Best-Practices.pdf
OpenResty-Best-Practices.pdf子查询 1.6.10 不同阶段共享变量 1.6.11 防止SQL注入 1.6.12 如何发起新HTTP请求 1.6.13 LuaResty RedisLibrary 1.7 访问有授权验证的 Redis 1.7.1 select+set keepalive组合操作引起的数据读写锆误 1.7.2 redis接口的二次封装(简化建连丶拆连等细节) 1.7.3 redis接口的二次封装(发布订阅) 1.7.4 pipeline压缩请求数量 1.7
所属分类:
其它
发布日期:2019-06-30
文件大小:3mb
提供者:
vinnieg
Python实现简单多线程任务队列
本文给大家介绍的是使用很简单的代码实现的多线程任务队列,给大家一个思路,希望对大家学习python能够有所帮助
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-21
文件大小:55kb
提供者:
weixin_38723192
Python实现简单多线程任务队列
最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时,遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下(伪代码): def gradient_descent(): # the gradient descent code plotly.write(X, Y) 一般来说,当网络请求 plot.ly 绘图时会阻塞等待返回,于是也会影响到其他的梯度下降函数的执行速度。 一种解决办法是每调用一次 plotly.write 函数就开启一个新的线程,但是这种方法感觉不是很好。 我不想用一个像 cerely(
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:57kb
提供者:
weixin_38514660
用Python实现一个简单的线程池
线程池的概念是什么? 在面向对象编程中,创建和销毁对象是很费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源。在Java中更是 如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象,以便能够在对象销毁后进行垃圾回收。所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些 很耗资源的对象创建和销毁。如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题,其实这就是一些”池化资源”技术产生的原因。 我理解为线程池是一个存放很多线程的单位,同时还有一个对应的任务队列。整个执行过程其实就是使用线程池中
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:66kb
提供者:
weixin_38707862
Python tornado队列示例-一个并发web爬虫代码分享
Queue Tornado的tornado.queue模块为基于协程的应用程序实现了一个异步生产者/消费者模式的队列。这与python标准库为多线程环境实现的queue模块类似。 一个协程执行到yieldqueue.get会暂停,直到队列中有条目。如果queue有上限,一个协程执行yieldqueue.put将会暂停,直到队列中有空闲的位置。 在一个queue内部维护了一个未完成任务的引用计数,每调用一次put操作便会增加引用计数,而调用task_done操作将会减少引用计数。 下面是一个简单的
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-23
文件大小:57kb
提供者:
weixin_38503233
教你用一行Python代码实现并行任务(附代码)
Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典Python多线程、多进程教程多显得偏”重”。而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容。 传统的例子 简单搜索下”Python多线程教程”,不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子: #Example.py ''' Standard Producer/Consumer Threading Pattern ''' import time impor
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-23
文件大小:98kb
提供者:
weixin_38639237
使用Python多线程爬虫爬取电影天堂资源
最近花些时间学习了一下Python,并写了一个多线程的爬虫程序来获取电影天堂上资源的迅雷下载地址,代码已经上传到GitHub上了,需要的同学可以自行下载。刚开始学习python希望可以获得宝贵的意见。 先来简单介绍一下,网络爬虫的基本实现原理吧。一个爬虫首先要给它一个起点,所以需要精心选取一些URL作为起点,然后我们的爬虫从这些起点出发,抓取并解析所抓取到的页面,将所需要的信息提取出来,同时获得的新的URL插入到队列中作为下一次爬取的起点。这样不断地循环,一直到获得你想得到的所有的信息爬虫
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:471kb
提供者:
weixin_38546817
Django中使用Celery的方法步骤
(一)、概述 Celery是一个简单、灵活和可靠的基于多任务的分布式系统,为运营提供用于维护此系统的工具。专注于实时处理的任务队列,同时也支持任务的调度。执行单元为任务(task),利用多线程这些任务可以被并发的在单个或多个职程(worker)上运行。 Celery通过消息机制通信,通常通过中间人(broker)来分配和调节客户端与职程服务器(worker)之间的通信。客户端发送一条消息,中间人把消息分配给一个职程,最后由职程来负责执行此任务。 Celery可以有多个职程和中间人,这样提高
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:60kb
提供者:
weixin_38608379