11 2021 档案
摘要：python concurrent.futures python因为其全局解释器锁GIL而无法通过线程实现真正的平行计算。 IO密集型： 读取文件，读取网络套接字频繁。 计算密集型： 大量消耗cpu的数据与逻辑计算，即平行计算。 concurrent.futures模块， 可以利用multiproc
阅读全文
摘要：多线程的实现 并发：多个任务同一时间段进行 并行：多个任务同一时刻进行 线程模块 Python通过两个标准库_thread 和threading，提供对线程的支持 , threading对_thread进行了封装 因此在实际的使用中我们一般都是使用threading，threading模块中提供了T
阅读全文
摘要：python 内存节省的方法 【问题】 程序创建大量（可能上百万）对象，导致占用大量内存 【方法】 一、创建大量的对象 对于主要当成简单的数据结构类而言，通过添加__slots__属性来极大的减少实例所占用的内存 eg: class Date: __slots__ = ['year', 'month
阅读全文
摘要：生成器 生成器本质上也是迭代器，但更为特殊以 list 容器为例，在使用该容器迭代一组数据时， 必须事先将所有数据存储到容器中，才能开始迭代；而生成器却不同，它可以实现在迭代的同时生成元素。 不仅如此，生成器的创建方式也比迭代器简单很多，大体分为以下 2 步： 定义一个以 yield 关键字标识返回
阅读全文
