# -*- coding: UTF-8 -*- """ 多线程同时读队列 使用 join(), task_done() 逻辑: 3个子线程并发 从有6个数据的队列中取数据,并且打印出来. 主线程等待队列空了才结束 总结: 1.主线程 调用 q.join()等待队列为空时,应该不是根据 q.qsize()判断的 也就是在Queue设计上,q.qsize()操作的内部队列大小变量 和 task_done()操作的内部队列大小变量 不是同一个 使用: 1.正常创建队列,往队列中读写

从文件中读取数据 1.1 读取整个文件 要读取文件,需要一个包含几行文本的文件(文件PI_DESC.txt与file_reader.py在同一目录下) PI_DESC.txt 3.1415926535 8979323846 2643383279 5028841971 file_reader.py with open("PI_DESC.txt") as file_object: contents = file_object.read() print(contents) 我们可以看出,读取

#average7.py 文件中有多行,且每行有多个数字用逗号隔开 def main(): fileName = input("What file are numbers in?") infile = open(fileName,'r') sum = 0.0 count = 0 line = infile.readline() while line != "": #为line中的值更新其count和sum for xStr in line.split(",

# average5.py def main(): fileName = input("What file are the numbers in?") infile = open(fileName, 'r') sum = 0 count = 0 for line in infile: sum = sum + eval(line) count = count + 1 print("\nThe average of the numbers is ",sum/count)

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

一.tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便

线程: 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务. threading模块: threading模块主要用于线程相关的操作. 线程方法: start            线程准备就绪,等待CPU调度 setName      为线程设置名称 getName      获取线程名称 setDaemon   设置为后台线程或前台线程(默认), 如果是后台线程

# -*- coding: UTF-8 -*- """ 多线程同时读队列 总结: 1. 会阻塞 if self._jobq.qsize() > 0 进入逻辑,此时被其他线程把数据取完了, 在data = self._jobq.get() 阻塞 2. 需要学习锁使用 逻辑: * 主线程提前往队列写好所有数据 * 子线程读取队列数据,没有就退出线程 """ import Queue import threading import time im

http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html python的多线程是通过上下文切换实现的,只能利用一核CPU,不适合CPU密集操作型任务,适合io操作密集型任务(如web高并发get读取网页文件) io操作不占用CPU 计算操作占用CPU如 计算1+1 什么是线程(thread)? 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(

一.进程和线程的基本理解 1.进程 程序是由指令和数据组成的,编译为二进制格式后在硬盘存储,程序启动的过程是将二进制数据加载进内存,这个启动了的程序就称作进程(可简单理解为进行中的程序).例如打开一个QQ,word文档等程序,就会在内存中生成相应的进程,当然如上两种比较复杂的程序启动后由于有多个任务要进行处理,比如word在文字输入的同时还会进行拼写检查等,所以会由主进程fork为多个子进程,每个进程内可能还会由主线程生成有多个子线程. 那么操作系统如何并发执行多任务呢? 在以前的单核CPU时代

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长

线程的信号量 线程的信号量是同时允许一定数量的线程更改数据,主要作用在于限制线程的并发. #!_*_coding:utf-8_*_ # Author: hkey import threading, time # 线程的信号量 sem = threading.BoundedSemaphore(5) # 实例化信号量并限制并发为5个线程 def run(): sem.acquire() # 开始 print('running...', threading.get_ident()) time.slee

目录 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) 服务端代码 客户端代码 CIL全局解释器锁****** 可能被问到的两个判断 与普通互斥锁的区别 验证python的多线程是否有用需要分情况讨论 计算密集型任务 IO密集型任务 小结论 死锁与递归锁 死锁 递归锁 RLock 信号量 Semaphore Event事件 线程结合队列 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) socketserver自带多线程 服务端代码 import socket from

从PCI上读取数据 线程和定时器效率 线程: mythread=AfxBeginThread(StartContinuous,(LPVOID)1,THREAD_PRIORITY_NORMAL,0,CREATE_SUSPENDED);  mythread->ResumeThread(); UINT StartContinuous(LPVOID pParam) { HWND hWnd=(HWND) pParam;  int len=0;  FILE *fp; i=0;  while(threaden

从 CSV 文件中读取数据(CSV) import sys import csv # python 内置该模块 支持各种CSV文件 file_name = r"..\ch02_data\ch02-data.csv" # r 指明字符串不用转义 data = [] try: with open(file_name) as f: # 打开文件 reader = csv.reader(f) # 获取 reader 对象,通过对该对象的遍历获取文件的所有内容,默认分隔符为“,” 可以通过 di

进程与线程的区别: 线程==指令集,进程==资源集  (线程集) 1.同一个进程中的线程共享内存空间,进程与进程之间是独立的 2.同一个进程中的线程是可以直接通讯交流的,进程与间通讯必需通过一个中间的代理才能实现 3.创建线程简单,创建进程,是克隆父进程 4.一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程,但进程只能操作子进程 5.线程启动速度快,进程启动速度比较慢 线程示例: import time ,threading def run(attr): print('输出:',attr) time.

前几天接到一个任务,从gerrit上通过ssh命令获取一些commit相关的数据到文本文档中,随后将这些数据存入Excel中.数据格式如下图所示 观察上图可知,存在文本文档中的数据符合一定的格式,通过python读取.正则表达式处理并写入Excel文档将大大减少人工处理的工作量. 1. 从gerrit获取原始信息,存入文本文档: $ssh –p 29418 <your-account>@192.168.1.16 gerrit query status:merged since:<date

Camp时在python2的编码上坑了不少. 理解pyhon2的编码 python2字符串类型只有两种: str类型:b'xxx'即是str类型, 是编码后的类型,len()按字节计算 unicode类型:len()按unicode字符计算 python2打开文件读取的字符串是str类型,无encoding参数 python2下读写文件建议使用 codecs 包 codecs.open, codecs.write可以指定编码 python3的编码 python3字符串类型分两种: str类型:u

目录 从Excel读取数据进行百度搜索 从CSV读取数据进行百度搜索 从XML读取数据进行登录操作 附:其他学习资料(<xml.etree.ElementTree模块>.<python读取xml文件>) 一.从Excel读取数据进行百度搜索 封装读取方法: import xlrd from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By class rdExcel(): def __init

其它课程中的python---6.python读取数据 一.总结 一句话总结: 记常用和特例:慢慢慢慢的就熟了,不用太着急,慢慢来 库的使用都很简单:就是库的常用函数就这几个,后面用的时候学都来得及. 面试的时候看什么:产品.资质.潜力.热情 这几个最重要 python怎么学习:先学大纲,学主干,枝叶等用的时候再去学,这样很快 1.python读取excel的基本库有哪些? xlrd:读.xls以及.xlsx文件 xlwt:写.xls文件 xlrdxlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信