Work2

首页 > TAG信息列表 > Work2

协程-gevent

gevent greenlet已经实现了协程，但是这个还的人工切换，是不是觉得太麻烦了，不要捉急，python还有一个比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块gevent 其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出，比如网络、文件操作等)操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenl

协程 1.协程

协程协程协程（Coroutine）又叫微线程，协程就是可以执行暂停的函数线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统，协程的操作者是程序员协程是一个特殊的生成器协程的作用在不开辟新线程的基础上实现多任务对于多线程应用，CPU通过切片来切换线程

协程 2.greenlet

greenlet greenlet Greenlet是python的一个C扩展，提供可自行调度的协程当一个greenlet遇到IO操作，如访问网络、文件操作时，就自动切换到其他greenlet，等IO操作完成，再在适当的时间切换回来继续执行 greenlet实现的协程在yield value时只能将value返回给调用者caller g

线程 3.多线程共享全局变量

多线程共享全局变量多个线程同时操作一个资源时，会出现资源竞争问题 1.调度线程1修改数据时，可能还未完成修改，调度时间就已经结束 2.调度线程2修改数据，可能在调度时间内完成了修改操作 3.调度回到线程1后，线程1会继续之前未完成的修改操作，导致线程2的修改失效解决

进程 2.子进程访问变量的方式

子进程访问变量的方式子进程间不能共享全局变量子进程运行时，会把主进程的一部分资源复制到子进程内部进行操作子进程内访问全局变量时，操作的是复制的数据，所以子进程之间是互相隔离的 import multiprocessing import time num = 10 def work1(): global num

02-02-01

不管进程还是线程，主都会等着子结束而结束这是因为子进程/线程在执行的时候，会暂用一些资源，主就要收回这些资源线程是系统调度的基本单位，进程是系统资源的基本单位主线程会等待子线程结束才结束 import threadingimport timedef sayHello(): print("------") time.sleep(1)f

算法分析与设计(work2)

问题给出一幅有n个顶点，m条边构成的图，求解各个顶点之间的最短距离。解析 Floyd 算法： Floyd 算法的本质是动态规划。我们考虑两个点之间的最短路径只有两种可能，第一种：起点直接通过一条路径到达终点。第二种：从一个点出发经过若干个别的点，然后到达终点。那么我们就可以通过枚举中

Python 中多个线程之间是共享全局变量的

一、多线程共享全局变量首先我们来回忆下在函数中修改全局变量的情况。在一个函数中，对全局变量进行修改的时候，到底是否需要使用 global 进行说明，要看是否对全局变量的执行指向进行了修改。如果修改了执行指向，即让全局变量指向了一个新的地方，那么必须使用 global。如果仅仅是修

n的阶乘与Fibonacci数列的递归实现算法。

package 算法设计与分析; /* * 1、n的阶乘的递归实现算法。 * 2、Fibonacci数列的递归实现算法。 * */ public class Work2 { public Work2(){ for ( int i = 0; i < 10; i++ ){ System.out.println( factorial(i) + " \t " + fibonacci(i) );

【多任务线程高级day05】多线程-共享全局变量+列表当做实参传递到线程中

多线程-共享全局变量 from threading import Thread import time g_num = 100 def work1(): global g_num for i in range(3): g_num += 1 print("----in work1, g_num is %d---"%g_num) def work2(): global g_num print("----in wor

python-协程gevent的使用

import geventfrom gevent import monkeyimport timeimport random# 有耗时操作时需要monkey.patch_all() # 将程序中用到的耗时操作代码，换为 gevent 中自己实现的模块def work(name): for i in range(10): print(name, i) time.sleep(random.random())gevent.j

56.Python进阶_协程01_理解实现原理

什么是协程：协程又称为微线程，是Python另外一种实现多任务的方式，只是比线程更小占用更小的执行单元（理解为需要的资源），为啥是一个执行单元，因为自带CPU上下文；通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量信息，然后切换到另外一个函数中运行，注

多线程-共享全局变量

from threading import Thread import time g_num = 100 def work1(): global g_num for i in range(3): g_num += 1 print("----in work1, g_num is %d---"%g_num) def work2(): global g_num print("----in work2, g_num i

多线程共享全局变量以及由此带来的安全问题/day18

由于每个进程有自己独立的存储空间，而多个线程之间共享进程的存储内容，所以会出现下面的结果代码1： #多线程可以共享全局变量 g_num=100 #全局变量 def work1(): global g_num for i in range(3): g_num=g_num+1 print("In work1 gnu_m is

协程

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程是啥协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。为啥说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机，我们可以把一个协程切换到另一个协程。只要这个过程中保存或

线程死锁跟解决

因为多线程同时操作同一个变量时，可能会出现资源竞争的情况，导致程序结果不对此时需要对被操作的全局变量上锁，上锁后会得到正确结果但是，如果线程A，拥有锁A，线程B，拥有锁B，在锁A、锁B没释放的时候，线程B去获取锁A，线程A去获取锁B就会进入死锁死锁示例： #encoding='utf-8'import thre