一:死锁现象和递归锁 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,如下就是死锁 from threading import Thread,Lock,RLock import time # mutexA=Lock() # mutexB=Lock() mutexB=mutexA=RLock() class Mythead(Thread):

今天LeetCode的时候暴力求解233 问题: 给定一个整数 n,计算所有小于等于 n 的非负数中数字1出现的个数. 例如: 给定 n = 13, 返回 6,因为数字1出现在下数中出现:1,10,11,12,13. 代码: class Solution: def __init__(self): self.key = '1' self.result = 0 def countDigitOne(self, n): """ :type n: int :rtype: int &qu

递归 是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象.在计算机编程里,递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知.使用递归解决问题,思路清晰,代码少.但是在主流高级语言中(如C语言.Pascal语言等)使用递归算法要耗用更多的栈空间,所以在堆栈尺寸受限制时(如嵌入式系统或者内核态编程),应避免采用.所有的递归算法都可以改写成与之等价的非递归算法. 什么是函数递归 函数的递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,特殊在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用了该函

python gevent使用例子 from gevent.pool import Pool POOL_SIZE = 100 def process(func, param1_list, param2_list) stat = {} pool = Pool(POOL_SIZE) results = pool.imap_unordered(func, param1_list, param2_list) pool.join() # 处理结果 for value in results: stat.up

RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 大意是调用 Python 对象时超出最大深度限制 Python的递归深度 Python语言默认的递归深度是很有限的,当递归深度超过值的时候,就会引发RuntimeError异常. Python专门设置的一种机制用来防止无限递归造成Python溢出,这个值理论上1000,实际运行时在900多次时就会报错. 解决方法 最大递归次数是可以重新调整的.

Python的递归深度问题 1.Python默认的递归深度是有限制的,当递归深度超过默认值的时候,就会引发RuntimeError.理论在997. 2.解决方法:最大递归层次的重新调整,解决方式是手工设置递归调用深度. import sys sys.setrecursionlimit(1000000)#表示递归深度为100w 3.递归耗内存.一般可以,用while循环来替换不过相对复杂.

简介 没有切换开销.因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,没有线程切换的开销,因此执行效率高, 不需要锁机制.因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多 Python对协程的支持还非常有限,用在generator中的yield可以一定程度上实现协程. yield 传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁. 如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过y

实际应用中遇到了一个python递归调用的问题,报错如下: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 网上找了一下,原来Python确实有递归次数限制,默认最大次数为1000 在正常的python里:   In [1]: sys.setrecursionlimit? Type: builtin_function_or_method Base Class: <type 'builtin_

刚刚开始学习python,按照廖雪峰的网站看的,当前看到了函数这一节.结合数组操作,写了个非递归的全排列生成.原理是插入法,也就是在一个有n个元素的已有排列中,后加入的元素,依次在前,中,后的每一个位置插入,生成n+1个新的全排列.因为Python切割数组或者字符串,以及合并比较方便,所以,程序会节省很多代码. def getArrayInsertCharToStr(STR,CHAR): arr =[] s_len = len(STR) index =0 while index <= s_len

原地址: http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001407503089986d175822da68d4d6685fbe849a0e0ca35000 感谢廖雪峰老师. Python通过yield提供了对协程的基本支持,但是不完全.而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持. gevent是第三方库,通过greenlet实现协程,其基本思想是: 当一个g

一.什么是递归 如果函数包含了对其自身的调用,该函数就是递归的.递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量.例如,要计算1-9的9位数字的乘积,直观的算法是1*2*3*4*5*6*7*8*9,如果要计算1-10000的乘积,直观的算法就难于实现出,而递归就可以很简单的实现.请看示例: def fact(n):#计算给定数字到一的乘积 i

1.双层装饰器 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # author:zml LOGIN_INFO = False IS_ADMIN = False   def check_log(func): def inner(): res = func() if LOGIN_INFO: print('验证成功!') return res else: print('验证失败!') return inner   def check_admin(func)

递归函数 2578次阅读 在函数内部,可以调用其他函数.如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数. 举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出: fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n 所以,fact(n)可以表示为n x fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理. 于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

转自:https://www.cnblogs.com/xiongdashuai/p/6243372.html python默认的最大递归层数: 运行环境:Windows 7,x64python环境:python3.7.0b3 def fab(n): if n == 1: return 1 else: return fab(n-1)+ n print (fab(998)) 得到的最大数为998,以后就是报错了,998这个数值莫名想起广告词···· import syssys.setrecursio

#!/usr/bin/env python from urllib import request import gevent from gevent import monkey import time monkey.patch_all() # 把当前程序所有的IO操作给我单独的做上标记. def f(url): resp = request.urlopen(url) data = resp.read() print(len(data)) urls = ["https://www.python.o

Gevent Gevent 是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程. Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部,但它们被协作式地调度. # gevent实现协程遇到io就切换 import gevent def func1(): # 测试访问IO时间 gevent.sleep(2) def func2(): gevent.sleep(1) def func3()

运营那边有个需求. 下载了一批视频文件,由于当时下载的时候陆陆续续创建了很多文件夹,并且,每个文件夹下面还有子文件夹以及视频文件,子文件夹下面有视频文件或者文件夹 现在因为需要转码,转码软件只能对单个文件夹操作. 这时候找上我,问我能不能帮忙把所有的文件单独提取出来到一个文件夹中.他们那边转码完毕,还要放回原来的文件夹 这边琢磨下下.匆忙写了个脚本.功能实现了.但是代码需要优化(后面有空了再说吧) 使用递归方法获取每个文件绝对路径(不要单独的目录),并放入列表中.最终存到excel表中 exce

终于来到了这里,这是一座山,山那边都是神仙 定义:在一个函数里调用函数本身 最好的例子就是,求阶乘 def factorial(n): if n == 1: return 1 elif n > 1: return n*factorial(n-1) while True: n = input('n>>') n = int(n) print(factorial(n)) 递归最大层数 上面金典的例子运行的很成功 下面再来一个,是一个古老的故事,说,从前有个山,山里有座庙,庙里老和尚讲故事, 讲

斐波那契数列 使用递归定义的最常见数学函数是 fibonacci (斐波那契数列),见其 定义 fibonacci(0) = 0 fibonacci(1) = 1 fibonacci(n) = fibonacci(n − 1) + fibonacci(n − 2) Python代码: def fibonacci (n) : if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

编程语言在构建程序时的基本操作有:内置数据类型操作.选择.循环.函数调用等,递归实际属于函数调用的一种特殊情况(函数调用自身),其数学基础是数学归纳法.递归在计算机程序设计中非常重要,是许多高级算法实现的基础 编写递归程序的几个要点: 1.终止条件:最简单情况(避免无限循环) 2.递归公式:相邻两次调用间的关系(递归算法核心) 3.忽略调用具体细节:假设所有调用都会达到终止条件(从思想上接受递归算法的关键) 4.效率:递归算法有时效率较低,可考虑其他更高效的实现方式(见问题5) 下面我们通过几个

#eg: monkey的理解 import gevent import socket urls = ['www.baidu.com', 'www.gevent.org', 'www.python.org'] jobs = [gevent.spawn(socket.gethostbyname, url) for url in urls] gevent.joinall(jobs, timeout=) print [job.value for job in jobs] 我们通过协程分别获取三个网站的I