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  1. python cookbook(第3版)

  2. 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

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-06
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：chengyulin888

  1. 白皮书-Tableau企业级应用平台

  2. Tableau企业级应用平台的白皮书，供大家学习，希望有需要的朋友都能将Tableau应用到公司。新一代商业智能软件使需要的人可以掌握数据。对于商业用户或为其提供支持的团队, 缓慢、死板的系统已不敷使用。竟争压力和新的数据源在不断形成新的要求。用户要求能够 快速且方便地回答其问题。这是很棒的事情 Tableau software的创立理念在于,数据分析和后续报告不应是孤立的活动,而是应集成为 单一的可视化分析过程一该过程使用户可按照其思路快速査看其数据中的模式并动态切换视 图。 Tableau将

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2019-10-31
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qinqichang

  1. python如何控制进程或者线程的个数

  2. 背景 日常开发中，难免遇到并发场景，而并发场景难免需要做流量控制，即需要对并发的进程或者线程的总量进行控制。 今天简单总结两种常用的控制线程个数的方法。 方法一：进程池/线程池 如下例demo所示， 创建了一个大小是4的进程池，然后创建5个进程，并启动 from multiprocessing import Pool import os, time, random def long_time_task(name): print('Run task %s (%s)...' % (name,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：weixin_38640443

  1. Python实现调度算法代码详解

  2. 调度算法 操作系统管理了系统的有限资源，当有多个进程（或多个进程发出的请求）要使用这些资源时，因为资源的有限性，必须按照一定的原则选择进程（请求）来占用资源。这就是调度。目的是控制资源使用者的数量,选取资源使用者许可占用资源或占用资源。 在操作系统中调度是指一种资源分配，因而调度算法是指：根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。对于不同的的系统和系统目标，通常采用不同的调度算法，例如，在批处理系统中，为了照顾为数众多的段作业，应采用短作业优先的调度算法；又如在分时系统中，为了保证系统具有合理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：288kb
    • 提供者：weixin_38630571

  1. Python实现 多进程导入CSV数据到 MySQL

  2. 前段时间帮同事处理了一个把 CSV 数据导入到 MySQL 的需求。两个很大的 CSV 文件， 分别有 3GB、2100 万条记录和 7GB、3500 万条记录。对于这个量级的数据，用简单的单进程／单线程导入 会耗时很久，最终用了多进程的方式来实现。具体过程不赘述，记录一下几个要点： 批量插入而不是逐条插入 为了加快插入速度，先不要建索引 生产者和消费者模型，主进程读文件，多个 worker 进程执行插入 注意控制 worker 的数量，避免对 MySQL 造成太大的压力 注

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38525735

  1. Python 多进程并发操作中进程池Pool的实例

  2. 在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，10几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，这时候进程池Pool发挥作用的时候就到了。 Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，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达到规定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_38701407

  1. python 进程池pool使用详解

  2. 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。 在利用 Python 进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。 当被操作对象数目不大时，可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 动态生成多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。 Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：66kb
    • 提供者：weixin_38721811