Pausing for a Period of TimeProblem:You need to (asynchronously) wait for a period of time. This can be useful when unittesting or implementing retry delays. This solution can also be useful for simple time‐outs.Solution:The Task type has a static me…

并发编程概述 前言 我们经常在耳边听说一些关于高性能.并发和并行等名词,并且很多人都对并发编程有一些误解. 误解 1:并发就是多线程? 答:多线程只不过是并发编程的其中一种形式而已.并发编程的种类很多:如异步.并行.TPL 数据流和响应式编程等. 误解 2:只有大型服务器程序才需要考虑高并发? 答:我们平时常用的桌面应用.手机移动端应用和 B/S 应用等都应该考虑使用并发编程,现代用户的生活质量普遍提高,带宽也越来越大,用户的要求也越来越苛刻.用户的请求必须得到及时快速的响应,无法满足这样需求的…

粗略看完<Java Concurrency in Practice>这部书,确实是多线程/并发编程的一本好书.里面对各种并发的技术解释得比较透彻,虽然是面向Java的,但很多概念在其他语言的并发编程中,也可以用到.因此,开始写下其读书笔记,归纳总结. 闲话少说,从第十章开始,先上思维导图: 本章的重点,是死锁以及死锁的分析和避免方法. 10.1.1 锁的顺序产生死锁: public class WorkerThread implements Runnable{ private LeftRigh…

<Python Cookbook(第3版)中文版> 1.队列queue的有些方法是线程不安全的,在多线程中最好别用 2.需要限制一段代码的并发访问量时,用信号量.不要把信号量当做普通的锁来用,当做普通的锁来用,其性能不如普通的锁 3.个人对阻塞和挂起的理解:阻塞是被动的,是拿不到需要的资源导致的:挂起是主动地,是某个条件不满足自己的要求,于是wait一会 4.为了避免死锁,每个线程一次之获取一个锁:若一定要获取多个锁,你就需要更高级的死锁避免机制,我们将在 12.5 节介绍 5.解决死锁问题的…

第二章的思维导图(代码迟点补上):…

ThreadLocal这个类很强大,用处十分广泛,可以解决多线程之间共享变量问题,那么ThreadLocal的原理是什么样呢?源代码最能说明问题! public class ThreadLocal<T> { /** * ThreadLocals rely on per-thread linear-probe hash maps attached * to each thread (Thread.threadLocals and * inheritableThreadLocals). The T…

字符串:s.strip()  删除字符串开始和结尾的空白字符. s.lstrip() 删除左边的,s.rstrip()  删除右边的. 随机数:random.random()  生成0-1之间的数.       random.randint(0,100) 生成0-100之间的整数. unicode文本标准化 import unicodedata unicodedata.normalize('NFD', s) 文件: with open() as f: with控制块结束时,文件会自动关闭.  …

Thread Safety线程安全 线程安全编码的核心,就是管理对状态(state)的访问,尤其是对(共享shared.可变mutable)状态的访问. shared:指可以被多个线程访问的变量 mutable:指在其生命周期内,它的值可被改变 通常,一个对象Object的状态state就是他的数据data,存储于状态变量(state variables)如实例对象或者静态变量,以及他所依赖的其他对象. Java中最常用的同步机制是使用Synchronized关键字,其他还有volatile变量…

分组: rows = [ {'address': '5412 N CLARK', 'date': '07/01/2012'}, {'address': '5148 N CLARK', 'date': '07/04/2012'}, {'address': '5800 E 58TH', 'date': '07/02/2012'}, {'address': '2122 N CLARK', 'date': '07/03/2012'}, {'address': '5645 N RAVENSWOOD', '…

去重和排序: #coding=utf-8 def dedupe(items): seen = set() for item in items: if item not in seen: yield item seen.add(item) a = [1, 5, 2, 1, 9, 1, 5, 10] l=list(dedupe(a)) print(l) print("max:", max(l)) 找出序列中出现次数最多的元素 解决方案 collections.Counter 类就是专门为这…