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Python学习
摘要：1.ORM简介 查询数据层次图解：如果操作mysql，ORM是在pymysq之上又进行了一层封装 MVC或者MTV框架中包括一个重要的部分，就是ORM，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要
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摘要：1.模版简介 你可能已经注意到我们在例子视图中返回文本的方式有点特别。 也就是说，HTML被直接硬编码在 Python代码之中。 def current_datetime(request): now = datetime.datetime.now() html = "<html><body>It i
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摘要：1.Django中路由的作用 URL配置(URLconf)就像Django 所支撑网站的目录。它的本质是URL与要为该URL调用的视图函数之间的映射表；你就是以这种方式告诉Django，对于客户端发来的某个URL调用哪一段逻辑代码对应执行 典型的例子： from django.urls import
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摘要：1.视图函数 一个视图函数，简称视图，是一个简单的Python 函数，它接受Web请求并且返回Web响应。响应可以是一张网页的HTML内容，一个重定向，一个404错误，一个XML文档，或者一张图片. . . 是任何东西都可以。无论视图本身包含什么逻辑，都要返回响应。代码写在哪里也无所谓，只要它在你的
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摘要：1.MVC与MTV模型 1.1 MVC Web服务器开发领域里著名的MVC模式，所谓MVC就是把Web应用分为模型(M)，控制器(C)和视图(V)三层，他们之间以一种插件式的、松耦合的方式连接在一起，模型负责业务对象与数据库的映射(ORM)，视图负责与用户的交互(页面)，控制器接受用户的输入调用模型
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摘要：1.引言 之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把CPU的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。 随着我们对于效率
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摘要：1.Python标准模块——concurrent.futures 官方文档：https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html 2.介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolEx
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摘要：1.线程队列 queue队列：使用import queue，用法和进程Queue一样 当必须在多个线程之间安全地交换信息时，队列在线程编程中尤其有用。 2.先进先出 class queue.Queue(maxsize=0) import queue q=queue.Queue() q.put('fi
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摘要：1.同步锁 1.1多个线程抢占资源的情况 from threading import Thread import os,time def work(): global n temp=n time.sleep(0.1) n=temp-1 if __name__ == '__main__': n=100
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摘要：1.守护线程 无论是进程还是线程，都遵循：守护XX会等待主XX运行完毕后销毁。需要强调的是：运行完毕并非终止运行。 对主进程来说，运行完毕指的是主进程代码运行完毕 对主线程来说，运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕，主线程才算运行完毕。 1.1详细解释 主进程在其代码结束后就已
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摘要：1.Python线程模块的选择 Python提供了几个用于多线程的编程的模块，包括thread、threading和Queue等。thread和threading模块允许程序员创建和管理线程。thread模块提供了基本的线程和锁的支持，threading提供了更高级别、功能更强大的线程管理的功能。Q
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摘要：1.GIL全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有互斥锁的本质都一样，都是将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，进而保证数据安全。 # 为何要有GIL? 因为Cpython解释器自带垃圾回收机制不是线程安全的。 # 如果不对垃圾回收机制线程做任何处理
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摘要：1.内存中的线程 多个线程共享同一个进程的地址空间中的资源，是对一台计算机上多个进程的模拟，有时也称线程为轻量级的进程。 而对一台计算机上多个进程，则共享物理内存、磁盘、打印机等其他物理资源。多线程的运行与多进程的运行类似，是CPU在多个线程之间的快速切换。 不同的进程之间是充满敌意的，彼此是抢占、
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摘要：在选择使用 进程（Process）和 线程（Thread）时，通常取决于任务的类型、程序的需求以及硬件资源的限制。进程和线程各自有不同的特点，适用于不同的场景。下面是关于进程和线程的一些常见应用场景和选择指导： 1. 进程（Process）适用场景 进程是操作系统中资源管理的基本单位，每个进程有自己
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摘要：1.进程和线程的关系 线程与进程的区别可以归纳为以下4点： 地址空间和其他资源(如打开文件)：进程间相互独立，统一进程的个线程间共享。某进程内的线程在其他进程不可见。 通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段(如全局变量)来进行通信—需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。 调
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摘要：1.线程概念的引入背景 1.1进程 之前我们已经了解了操作系统中进程的概念，程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。在多道编程中，
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摘要：1.进程池 为什么要有进程池？进程池的概念。 在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他
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摘要：1.进程之间的数据共享 展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。 这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。 但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加
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摘要：1.进程间通信 IPC(Inter-Process Communication) 2.队列 2.1概念介绍multiprocessqueue 创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。Queue([maxsize])创建共享的进程队列。 参数：ma
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摘要：1.多进程抢占输出资源 import os import time import random from multiprocessing import Process def work(n): print('%s: %s is running' %(n,os.getpid())) time.slee
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