摘要：
使用迭代器实现斐波那契数列 1 class Finacci(object): 2 def __init__(self,num): 3 self.num = num 4 self.a = 1 5 self.b = 1 6 self.current_index=0 7 def __iter__(self 阅读全文
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#对迭代器的获取，以及next函数的使用 1 """ 2 迭代器 3 1.一个可迭代对象可以提供一个迭代器 4 2.假设存在一个可迭代对象 ite 5 data_iterator = iter(ite) :可以获得ite中的迭代器 6 next（data_iterator）：获得下一个元素的值 7 阅读全文
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检测对象是否属于可迭代的 1 from collections import Iterable 2 # 可迭代对象的本质：对象所属的类中包含了__iter__()方法 3 # 检测一个对象是否可以迭代，用isinstance函数检测 4 arc = isinstance([1,2,3],Iterab 阅读全文
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进程池 1 import multiprocessing 2 import time 3 4 5 def copy_work(): 6 print("the copy is already") 7 time.sleep(0.5) 8 9 if __name__ == '__main__': 10 # 阅读全文
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进程间的通信 1 import multiprocessing 2 import time 3 4 def write_quene(quene): 5 for i in range(10): 6 if quene.full(): 7 print("quene is full") 8 break 9 阅读全文
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查看队列的状态（包括队列的满状态、空、元素个数等等） 1 import multiprocessing 2 3 quene = multiprocessing.Queue(3) 4 quene.put(12) 5 quene.put("hello") 6 quene.put("world") 7 8 阅读全文
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对multiprocessing中的Quene进行演示 1 import multiprocessing 2 """ 3 队列Quene是mutiprocessing 中 的一个类 4 包括向队列中存数以及取数 等操作 5 """ 6 quene = multiprocessing.Queue(4) 阅读全文
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守护主进程 1 import time 2 import multiprocessing 3 """ 4 进程.daemon = True 守护主进程 5 进程.terminate() 在终止主进程之前终止子进程 6 """ 7 def work1(): 8 for i in range(10): 阅读全文
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全局变量在进程中是无法共享的import time import multiprocessing """ 可发现在进程间全局变量不能共享 """ g_num = 10 def work1(): global g_num for i in range(10): g_num += 1 print(" w 阅读全文
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进程中传递参数的几种方法 import time import multiprocessing def work1(a,b,c): print(a,b,c) for i in range(10): print("我是work",i) time.sleep(0.5) if __name__ == '_ 阅读全文