深入浅析python中的多进程、多线程、协程
我们都知道计算机是由硬件和软件组成的。硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务。
操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配、任务的调度。
程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等。
每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构——进程控制块。
进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。
进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成;数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源;进程控制块用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志。
在早期的操作系统里,计算机只有一个核心,进程执行程序的最小单位,任务调度采用时间片轮转的抢占式方式进行进程调度。每个进程都有各自的一块独立的内存,保证进程彼此间的内存地址空间的隔离。
随着计算机技术的发展,进程出现了很多弊端,一是进程的创建、撤销和切换的开销比较大,二是由于对称多处理机(对称多处理机(SymmetricalMulti-Processing)又叫SMP,是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构)的出现,可以满足多个运行单位,而多进程并行开销过大。
这个时候就引入了线程的概念。
线程也叫轻量级进程,它是一个基本的CPU执行单元,也是程序执行过程中的最小单元,由线程ID、程序计数器、寄存器集合
和堆栈共同组成。线程的引入减小了程序并发执行时的开销,提高了操作系统的并发性能。
线程没有自己的系统资源,只拥有在运行时必不可少的资源。但线程可以与同属与同一进程的其他线程共享进程所拥有的其他资源。
进程与线程之间的关系
线程是属于进程的,线程运行在进程空间内,同一进程所产生的线程共享同一内存空间,当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源,但是其本身基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。
python 线程
Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元。
1、threading模块
threading 模块建立在 _thread 模块之上。thread 模块以低级、原始的方式来处理和控制线程,而 threading
模块通过对 thread 进行二次封装,提供了更方便的 api
来处理线程。
上述代码创建了20个“前台”线程,然后控制器就交给了CPU,CPU根据指定算法进行调度,分片执行指令。
Thread方法说明
t.start() : 激活线程,
t.getName() : 获取线程的名称
t.setName() : 设置线程的名称
t.name : 获取或设置线程的名称
t.is_alive() : 判断线程是否为激活状态
t.isAlive() :判断线程是否为激活状态
t.setDaemon()
设置为后台线程或前台线程(默认:False);通过一个布尔值设置线程是否为守护线程,必须在执行start()方法之后才可以使用。如果是后台线程,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论成功与否,均停止;如果是前台线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,程序停止
t.isDaemon() : 判断是否为守护线程
t.ident
:获取线程的标识符。线程标识符是一个非零整数,只有在调用了start()方法之后该属性才有效,否则它只返回None。
t.join() :逐个执行每个线程,执行完毕后继续往下执行,该方法使得多线程变得无意义
t.run() :线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
2、线程锁threading.RLock和threading.Lock
由于线程之间是进行随机调度,并且每个线程可能只执行n条执行之后,CPU接着执行其他线程。为了保证数据的准确性,引入了锁的概念。所以,可能出现如下问题:
例:假设列表A的所有元素就为0,当一个线程从前向后打印列表的所有元素,另外一个线程则从后向前修改列表的元素为1,那么输出的时候,列表的元素就会一部分为0,一部分为1,这就导致了数据的不一致。锁的出现解决了这个问题。
import threading
import time
globals_num = 0
lock = threading.RLock()
def Func():
lock.acquire() # 获得锁
global globals_num
globals_num = 1
time.sleep(1)
print(globals_num)
lock.release() # 释放锁
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=Func)
t.start()
3、threading.RLock和threading.Lock 的区别
RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。
如果使用RLock,那么acquire和release必须成对出现,即调用了n次acquire,必须调用n次的release才能真正释放所占用的琐。
import threading
lock = threading.Lock() #Lock对象
lock.acquire()
lock.acquire() #产生了死琐。
lock.release()
lock.release()
import threading
rLock = threading.RLock() #RLock对象
rLock.acquire()
rLock.acquire() #在同一线程内,程序不会堵塞。
rLock.release()
rLock.release()
4、threading.Event
python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行,事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。
事件处理的机制:全局定义了一个“Flag”,如果“Flag”值为 False,那么当程序执行 event.wait
方法时就会阻塞,如果“Flag”值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞。
•clear:将“Flag”设置为False
•set:将“Flag”设置为True
•Event.isSet()
:判断标识位是否为Ture。
import threading
def do(event):
print('start')
event.wait()
print('execute')
event_obj = threading.Event()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=do,
args=(event_obj,))
t.start()
event_obj.clear()
inp = input('input:')
if inp == 'true':
event_obj.set(
当线程执行的时候,如果flag为False,则线程会阻塞,当flag为True的时候,线程不会阻塞。它提供了本地和远程的并发性。
5、threading.Condition
一个condition变量总是与某些类型的锁相联系,这个可以使用默认的情况或创建一个,当几个condition变量必须共享和同一个锁的时候,是很有用的。锁是conditon对象的一部分:没有必要分别跟踪。
condition变量服从上下文管理协议:with语句块封闭之前可以获取与锁的联系。 acquire() 和 release()
会调用与锁相关联的相应的方法。
其他和锁关联的方法必须被调用,wait()方法会释放锁,当另外一个线程使用 notify() or
notify_all()唤醒它之前会一直阻塞。一旦被唤醒,wait()会重新获得锁并返回,
Condition类实现了一个conditon变量。 这个conditiaon变量允许一个或多个线程等待,直到他们被另一个线程通知。
如果lock参数,被给定一个非空的值,,那么他必须是一个lock或者Rlock对象,它用来做底层锁。否则,会创建一个新的Rlock对象,用来做底层锁.
•wait(timeout=None) :
等待通知,或者等到设定的超时时间。当调用这wait()方法时,如果调用它的线程没有得到锁,那么会抛出一个RuntimeError
异常。 wati()释放锁以后,在被调用相同条件的另一个进程用notify() or notify_all() 叫醒之前
会一直阻塞。wait() 还可以指定一个超时时间。
如果有等待的线程,notify()方法会唤醒一个在等待conditon变量的线程。notify_all()
则会唤醒所有在等待conditon变量的线程。
注意: notify()和notify_all()不会释放锁,也就是说,线程被唤醒后不会立刻返回他们的wait()
调用。除非线程调用notify()和notify_all()之后放弃了锁的所有权。
在典型的设计风格里,利用condition变量用锁去通许访问一些共享状态,线程在获取到它想得到的状态前,会反复调用wait()。修改状态的线程在他们状态改变时调用
notify() or notify_all(),用这种方式,线程会尽可能的获取到想要的一个等待者状态。 例子:
生产者-消费者模型,
import threading
import time
def consumer(cond):
with cond:
print("consumer before wait")
cond.wait()
print("consumer after wait")
def producer(cond):
with cond:
print("producer before notifyAll")
cond.notifyAll()
print("producer after notifyAll")
condition = threading.Condition()
c1 = threading.Thread(name="c1", target=consumer,
args=(condition,))
c2 = threading.Thread(name="c2", target=consumer,
args=(condition,))
p = threading.Thread(name="p", target=producer,
args=(condition,))
c1.start()
time.sleep(2)
c2.start()
time.sleep(2)
p.start()
6、queue模块
Queue 就是对队列,它是线程安全的
举例来说,我们去麦当劳吃饭。饭店里面有厨师职位,前台负责把厨房做好的饭卖给顾客,顾客则去前台领取做好的饭。这里的前台就相当于我们的队列。形成管道样,厨师做好饭通过前台传送给顾客,所谓单向队列
这个模型也叫生产者-消费者模型。
import queue
q = queue.Queue(maxsize=0) #
构造一个先进显出队列,maxsize指定队列长度,为0 时,表示队列长度无限制。
q.join() #
等到队列为kong的时候,在执行别的操作
q.qsize() # 返回队列的大小 (不可靠)
q.empty() # 当队列为空的时候,返回True
否则返回False (不可靠)
q.full() #
当队列满的时候,返回True,否则返回False (不可靠)
q.put(item, block=True, timeout=None) #
将item放入Queue尾部,item必须存在,可以参数block默认为True,表示当队列满时,会等待队列给出可用位置,
为False时为非阻塞,此时如果队列已满,会引发queue.Full 异常。
可选参数timeout,表示 会阻塞设置的时间,过后,
如果队列无法给出放入item的位置,则引发
queue.Full 异常
q.get(block=True, timeout=None)
#
移除并返回队列头部的一个值,可选参数block默认为True,表示获取值的时候,如果队列为空,则阻塞,为False时,不阻塞,
若此时队列为空,则引发 queue.Empty异常。
可选参数timeout,表示会阻塞设
置的时候,过后,如果队列为空,则引发Empty异常。
q.put_nowait(item) # 等效于
put(item,block=False)
q.get_nowait()
# 等效于
get(item,block=False)
代码如下:
#!/usr/bin/env python
import Queue
import threading
message = Queue.Queue(10)
def producer(i):
while True:
message.put(i)
def consumer(i):
while True:
msg =
message.get()
for i in range(12):
t = threading.Thread(target=producer,
args=(i,))
t.start()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=consumer,
args=(i,))
t.start()
那就自己做个线程池吧:
方法一
# 简单往队列中传输线程数
import threading
import time
import queue
class Threadingpool():
def __init__(self,max_num = 10):
self.queue =
queue.Queue(max_num)
for i in
range(max_num):
self.queue.put(threading.Thread)
def getthreading(self):
return
self.queue.get()
def addthreading(self):
self.queue.put(threading.Thread)
def func(p,i):
time.sleep(1)
print(i)
p.addthreading()
if __name__ == "__main__":
p = Threadingpool()
for i in range(20):
thread =
p.getthreading()
t =
thread(target = func, args = (p,i))
t.start()
方法二
#往队列中无限添加任务
import queue
import threading
import contextlib
import time
StopEvent = object()
class ThreadPool(object):
def __init__(self, max_num):
self.q =
queue.Queue()
self.max_num
= max_num
self.terminal = False
self.generate_list = []
self.free_list = []
def run(self, func, args, callback=None):
"""
线程池执行一个任务
:param func:
任务函数
:param args:
任务函数所需参数
:param
callback:
任务执行失败或成功后执行的回调函数,回调函数有两个参数1、任务函数执行状态;2、任务函数返回值(默认为None,即:不执行回调函数)
:return:
如果线程池已经终止,则返回True否则None
"""
if
len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list)
< self.max_num:
self.generate_thread()
w = (func,
args, callback,)
self.q.put(w)
def generate_thread(self):
"""
创建一个线程
"""
t =
threading.Thread(target=self.call)
t.start()
def call(self):
"""
循环去获取任务函数并执行任务函数
"""
current_thread = threading.currentThread
self.generate_list.append(current_thread)
event =
self.q.get() # 获取线程
while event
!= StopEvent: # 判断获取的线程数不等于全局变量
func, arguments, callback = event #
拆分元祖,获得执行函数,参数,回调函数
try:
result = func(*arguments) # 执行函数
status = True
except Exception as e: # 函数执行失败
status = False
result = e
if callback is not None:
try:
callback(status, result)
except Exception as e:
pass
# self.free_list.append(current_thread)
# event = self.q.get()
# self.free_list.remove(current_thread)
with self.work_state():
event = self.q.get()
else:
self.generate_list.remove(current_thread)
def close(self):
"""
关闭线程,给传输全局非元祖的变量来进行关闭
:return:
"""
for i in
range(len(self.generate_list)):
self.q.put(StopEvent)
def terminate(self):
"""
突然关闭线程
:return:
"""
self.terminal = True
while
self.generate_list:
self.q.put(StopEvent)
self.q.empty()
@contextlib.contextmanager
def work_state(self):
self.free_list.append(threading.currentThread)
try:
yield
finally:
self.free_list.remove(threading.currentThread)
def work(i):
print(i)
return i 1 # 返回给回调函数
def callback(ret):
print(ret)
pool = ThreadPool(10)
for item in range(50):
pool.run(func=work,
args=(item,),callback=callback)
pool.terminate()
# pool.close()
python 进程
multiprocessing是python的多进程管理包,和threading.Thread类似。
1、multiprocessing模块
直接从侧面用subprocesses替换线程使用GIL的方式,由于这一点,multiprocessing模块可以让程序员在给定的机器上充分的利用CPU。在multiprocessing中,通过创建Process对象生成进程,然后调用它的start()方法,
from multiprocessing import Process
def func(name):
print('hello', name)
if __name__ == "__main__":
p =
Process(target=func,args=('zhangyanlin',))
p.start()
p.join() # 等待进程执行完毕
在使用并发设计的时候最好尽可能的避免共享数据,尤其是在使用多进程的时候。 如果你真有需要 要共享数据,
multiprocessing提供了两种方式。
(1)multiprocessing,Array,Value
数据可以用Value或Array存储在一个共享内存地图里,如下:
from multiprocessing import Array,Value,Process
def func(a,b):
a.value = 3.333333333333333
for i in range(len(b)):
b[i] =
-b[i]
if __name__ == "__main__":
num = Value('d',0.0)
arr = Array('i',range(11))
c = Process(target=func,args=(num,arr))
d= Process(target=func,args=(num,arr))
c.start()
d.start()
c.join()
d.join()
print(num.value)
for i in arr:
print(i)
输出:
3.1415927
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
创建num和arr时,“d”和“i”参数由Array模块使用的typecodes创建:“d”表示一个双精度的浮点数,“i”表示一个有符号的整数,这些共享对象将被线程安全的处理。
Array(‘i', range(10))中的‘i'参数:
‘c': ctypes.c_char ‘u': ctypes.c_wchar ‘b':
ctypes.c_byte ‘B': ctypes.c_ubyte
‘h': ctypes.c_short ‘H':
ctypes.c_ushort ‘i': ctypes.c_int ‘I':
ctypes.c_uint
‘l': ctypes.c_long, ‘L': ctypes.c_ulong ‘f':
ctypes.c_float ‘d': ctypes.c_double
(2)multiprocessing,Manager
由Manager()返回的manager提供list, dict, Namespace, Lock, RLock,
Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue,
Value and Array类型的支持。
from multiprocessing import Process,Manager
def f(d,l):
d["name"] = "zhangyanlin"
d["age"] = 18
d["Job"] = "pythoner"
l.reverse()
if __name__ == "__main__":
with Manager() as man:
d =
man.dict()
l =
man.list(range(10))
p =
Process(target=f,args=(d,l))
p.start()
p.join()
print(d)
print(l)
输出:
{0.25: None, 1: '1', '2': 2}
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
Server process manager比 shared memory
更灵活,因为它可以支持任意的对象类型。另外,一个单独的manager可以通过进程在网络上不同的计算机之间共享,不过他比shared
memory要慢。
2、进程池(Using a pool of workers)
Pool类描述了一个工作进程池,他有几种不同的方法让任务卸载工作进程。
进程池内部维护一个进程序列,当使用时,则去进程池中获取一个进程,如果进程池序列中没有可供使用的进进程,那么程序就会等待,直到进程池中有可用进程为止。
我们可以用Pool类创建一个进程池, 展开提交的任务给进程池。 例:
#apply
from multiprocessing import Pool
import time
def f1(i):
time.sleep(0.5)
print(i)
return i 100
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(5)
for i in range(1,31):
pool.apply(func=f1,args=(i,))
#apply_async
def f1(i):
time.sleep(0.5)
print(i)
return i 100
def f2(arg):
print(arg)
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(5)
for i in range(1,31):
pool.apply_async(func=f1,args=(i,),callback=f2)
pool.close()
pool.join()
一个进程池对象可以控制工作进程池的哪些工作可以被提交,它支持超时和回调的异步结果,有一个类似map的实现。
•processes :使用的工作进程的数量,如果processes是None那么使用
os.cpu_count()返回的数量。
•initializer:
如果initializer是None,那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
•maxtasksperchild:工作进程退出之前可以完成的任务数,完成后用一个心的工作进程来替代原进程,来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None,意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。
•context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用
multiprocessing.Pool()
或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context
注意:Pool对象的方法只可以被创建pool的进程所调用。
New in version 3.2: maxtasksperchild
New in version 3.4: context
进程池的方法
apply(func[, args[, kwds]])
:使用arg和kwds参数调用func函数,结果返回前会一直阻塞,由于这个原因,apply_async()更适合并发执行,另外,func函数仅被pool中的一个进程运行。
apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]]) :
apply()方法的一个变体,会返回一个结果对象。如果callback被指定,那么callback可以接收一个参数然后被调用,当结果准备好回调时会调用callback,调用失败时,则用error_callback替换callback。
Callbacks应被立即完成,否则处理结果的线程会被阻塞。
close() : 阻止更多的任务提交到pool,待任务完成后,工作进程会退出。
terminate() :
不管任务是否完成,立即停止工作进程。在对pool对象进程垃圾回收的时候,会立即调用terminate()。
join() : wait工作线程的退出,在调用join()前,必须调用close() or
terminate()。这样是因为被终止的进程需要被父进程调用wait(join等价与wait),否则进程会成为僵尸进程。
map(func, iterable[, chunksize])¶
map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[,
error_callback]]])¶
imap(func, iterable[, chunksize])¶
imap_unordered(func, iterable[, chunksize])
starmap(func, iterable[, chunksize])¶
starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[,
error_back]]])
协程
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;协程的操作则是程序员。
协程存在的意义:对于多线程应用,CPU通过切片的方式来切换线程间的执行,线程切换时需要耗时(保存状态,下次继续)。协程,则只使用一个线程,在一个线程中规定某个代码块执行顺序。
协程的适用场景:当程序中存在大量不需要CPU的操作时(IO),适用于协程;
event loop是协程执行的控制点, 如果你希望执行协程, 就需要用到它们。
event loop提供了如下的特性:
•注册、执行、取消延时调用(异步函数)
•创建用于通信的client和server协议(工具)
•创建和别的程序通信的子进程和协议(工具)
•把函数调用送入线程池中
协程示例:
import asyncio
async def cor1():
print("COR1 start")
await cor2()
print("COR1 end")
async def cor2():
print("COR2")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(cor1())
loop.close()
最后三行是重点。
•asyncio.get_event_loop()
: asyncio启动默认的event loop
•run_until_complete()
: 这个函数是阻塞执行的,知道所有的异步函数执行完成,
•close()
: 关闭event loop。
1、greenlet
import greenlet
def fun1():
print("12")
gr2.switch()
print("56")
gr2.switch()
def fun2():
print("34")
gr1.switch()
print("78")
gr1 = greenlet.greenlet(fun1)
gr2 = greenlet.greenlet(fun2)
gr1.switch()
2、gevent
gevent属于第三方模块需要下载安装包
pip3 install --upgrade pip3
pip3 install gevent
import gevent
def fun1():
print("www.baidu.com") #
第一步
gevent.sleep(0)
print("end the baidu.com") # 第三步
def fun2():
print("www.zhihu.com") #
第二步
gevent.sleep(0)
print("end th zhihu.com") # 第四步
gevent.joinall([
gevent.spawn(fun1),
gevent.spawn(fun2),
])
遇到IO操作自动切换:
import gevent
import requests
def func(url):
print("get: %s"%url)
gevent.sleep(0)
date =requests.get(url)
ret = date.text
print(url,len(ret))
gevent.joinall([
gevent.spawn(func,
'https://www.python.org/'),
gevent.spawn(func,
'https://www.yahoo.com/'),
gevent.spawn(func, 'https://github.com/'),
])
以上所述是小编给大家介绍的深入浅析python中的多进程、多线程、协程的相关知识,希望对大家有所帮助
深入浅析python中的多进程、多线程、协程的更多相关文章
- python采用 多进程/多线程/协程 写爬虫以及性能对比,牛逼的分分钟就将一个网站爬下来!
首先我们来了解下python中的进程,线程以及协程! 从计算机硬件角度: 计算机的核心是CPU,承担了所有的计算任务.一个CPU,在一个时间切片里只能运行一个程序. 从操作系统的角度: 进程和线程,都 ...
- python 多进程/多线程/协程 同步异步
这篇主要是对概念的理解: 1.异步和多线程区别:二者不是一个同等关系,异步是最终目的,多线程只是我们实现异步的一种手段.异步是当一个调用请求发送给被调用者,而调用者不用等待其结果的返回而可以做其它的事 ...
- Python 多进程 多线程 协程 I/O多路复用
引言 在学习Python多进程.多线程之前,先脑补一下如下场景: 说有这么一道题:小红烧水需要10分钟,拖地需要5分钟,洗菜需要5分钟,如果一样一样去干,就是简单的加法,全部做完,需要20分钟:但是, ...
- python中IO多路复用、协程
一.IO多路复用 IO多路复用:检测多个socket是否已经发生变化(是否已经连接成功/是否已经获取数据)(可读/可写) import socket def get_data(key): client ...
- Python中使用多进程来实现并行处理的方法小结
进程和线程是计算机软件领域里很重要的概念,进程和线程有区别,也有着密切的联系,先来辨析一下这两个概念: 1.定义 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和 ...
- Python的异步编程[0] -> 协程[0] -> 协程和 async / await
协程 / Coroutine 目录 生产者消费者模型 从生成器到异步协程– async/await 协程是在一个线程执行过程中可以在一个子程序的预定或者随机位置中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时 ...
- python中的多进程与多线程(二)
1.使用多线程可以有效利用CPU资源,线程享有相同的地址空间和内存,这些线程如果同时读写变量,导致互相干扰,就会产生并发问题,为了避免并发问题,绝不能让多个线程读取或写入相同的变量,因此python中 ...
- 聊聊Python中的多进程和多线程
今天,想谈一下Python中的进程和线程. 最近在学习Django的时候,涉及到了多进程和多线程的知识点,所以想着一下把Python中的这块知识进行总结,所以系统地学习了一遍,将知识梳理如下. 1. ...
- Python多线程、多进程和协程的实例讲解
线程.进程和协程是什么 线程.进程和协程的详细概念解释和原理剖析不是本文的重点,本文重点讲述在Python中怎样实际使用这三种东西 参考: 进程.线程.协程之概念理解 进程(Process)是计算机中 ...
随机推荐
- vue中 给router-view 组件的 绑定 key 的原因
不设置 router-view 的 key 属性 由于 Vue 会复用相同组件, 即 /page/1 => /page/2 或者 /page?id=1 => /page?id=2 这类链接 ...
- 廖雪峰Java13网络编程-1Socket编程-1网络编程概念
1.计算机网络 1.1 什么是计算机网络? 两台或更多计算机组成的网络 同一网络内的任意2台计算机都可以直接通信 所有计算机必须遵循同一种网络协议 1.2 什么是互联网 互联网是网络的网络 互联网采用 ...
- 前端-form表单与CSS
目录 form表单 表单属性 label标签 input标签 select 下拉框标签 textarea多行文本 提交 Flask 结合form表单 初探 CSS介绍以及基本选择器 基本选择器 组合选 ...
- eigen矩阵操作练习
// // Created by qian on 19-7-16. // /* 相机位姿用四元数表示 q = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1] x,y,z,w * 注意:输入时Quatern ...
- 苹果CMS
本篇将主要讲解使用过程中普遍遇到的“问题”,这些问题并非是BUG,通常是需要我们自己去注意的一些点.(会结合用户反馈持续补充)http://www.maccms.com/doc/v10/faq.htm ...
- 安装 adb centos 7
打开 https://centos.pkgs.org/7/epel-x86_64/android-tools-20130123git98d0789-5.el7.x86_64.rpm.html 下载 r ...
- RaspberryPi(一)
[1]格式化TF卡 // 注意格式 [2]烧录系统 // 烧录完成后不要点弹出的击格式化选项 [3]查找IP.修改静态IP(保持和台式机或笔记本同网段) arp -a //物理地址以B8开头 //或者 ...
- Codeforces 486D. Valid Sets
D. Valid Sets time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input ...
- [转]8天玩转并行开发——第二天 Task的使用
在我们了解Task之前,如果我们要使用多核的功能可能就会自己来开线程,然而这种线程模型在.net 4.0之后被一种称为基于 “任务的编程模型”所冲击,因为task会比thread具有更小的性能开销,不 ...
- 备份和恢复MySQL数据库
一.备份 1) 备份表mysqldump -uroot -p 库名 表1 > e:\backup.sqlmysqldump -uroot -p 库名 表1 表2 表3 > e:\backu ...