05 2018 档案
摘要：这里的内容仅仅是本人阅读《Python高性能编程》后总结的一些知识，用于自己更好的了解Python机制。本人现在并不从事计算密集型工作：人工智能、数据分析等。仅仅只是出于好奇而去阅读这本书。很多人因为Python不能同时使用多颗CPU（全局解释器锁GIL），而觉得它不能实现高性能。书中有很多介绍避开
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摘要：Ansible 是近几年十分流行的DevOps工具架构什么的我就不在这里赘述了，网上一找一堆这里写点我在ansible常用功能1、命令串 #copy文件 #ansible host文件中的主机组 -m 模块名 -a "src=ansible主控绝对路径 dest=被控绝对路径" ansible st
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摘要：几个常用的方法如下: :%s/foo/bar/g 把全部foo替换为bar,全局替换 :s/foo/bar/g 当前行替换foo为bar :%s/foo/bar/gc 替换每个foo为bar,但需要确认. :%s/\<foo\>/bar/gc 单词匹配替换, 需确认 :%s/foo/bar/gci
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摘要：使用队列的目的： 解耦，使程序之间实现松耦合；提高处理效率 FIFO = 先进先出，first in first out LIFO = 后入先出，last in first out 生产者消费者模型 使用方式 1 import queue 2 3 #创建队列对象，设置队列大小maxsize=10 4
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摘要：进程：是资源的集合，一个进程至少包含一个线程。所有程序的进程由系统的父进程拉起。如linux中所有进程由PID:1的进程创建 进程间数据交互： 这里需要用到进程包的queue，由于多个进程无法共享数据，所以没有办法使用import queue 1 from multiprocessing impor
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摘要：python多线程使用场景：IO操作，不适合CPU密集操作型任务 1、多个线程内存共享 2、线程同时修改同一份数据需要加锁，mutex互斥锁 3、递归锁：多把锁，锁中有锁 4、python多线程，同一时间只有颗CPU在执行。 启动线程： 1 import threading 2 def run(na
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