㈠ 《python编程第4版》pdf下载在线阅读,求百度网盘云资源
《Python编程第4版》卢茨(MarkLutz)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:Python编程第4版
作者名:卢茨(MarkLutz)
豆瓣评分:7.9
出版社:中国电力出版社
出版年份:2015-1-1
页数:1487
内容介绍:
Mark Lutz是Python培训的世界领导者,同时也是最早且最畅销的Python书籍的作者,并且是1992年以来Python社区的开拓者。25年来,Mark一直是一名软件开发人员,并且是《Programming Python》前一版的作者,也是O’Reilly公司出版的 《Learning Python》和《Python Pocket Reference》的作者。
㈡ 《Python核心编程(第二版)》pdf下载在线阅读,求百度网盘云资源
《Python核心编程(第二版)》([美]Wesley J. Chun(陈仲才))电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接:
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书名:Python核心编程(第二版)
作者:[美]Wesley J. Chun(陈仲才)
译者:宋吉广
豆瓣评分:7.7
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2008-06
页数:654
内容简介:本书是Python开发者的完全指南——针对 Python 2.5全面升级
·学习专业的Python风格、最佳实践和好的编程习惯;
·加强对Python对象、内存模型和Python面向对象特性的深入理解;
·构建更有效的Web、CGI、互联网、网络和其他客户端/服务器架构应用程序及软件;
·学习如何使用Python中的Tkinter和其他工具来开发自己的GUI应用程序及软件;
·通过用C等语言编写扩展来提升Python应用程序的性能,或者通过使用多线程增强I/0相关的应用程序的能力;
·学习Python中有关数据库的API,以及如何在Python中使用各种不同的数据库系统,包括MySQL、Postgres和 SQLite。
㈢ 如何理解python的多线程编程
线程是程序员必须掌握的知识,多线程对于代码的并发执行、提升代码效率和运行都至关重要。今天就分享一个黑马程序员Python多线程编程的教程,从0开始学习python多任务编程,想了解python高并发实现,从基础到实践,通过知识点 + 案例教学法帮助你想你想迅速掌握python多任务。
课程内容:
1.掌握多任务实现的并行和并发
2.掌握多进程实现多任务
3.掌握多线程实现多任务
4.掌握合理搭配多进程和线程
适用人群:
1、对python多任务编程感兴趣的在校生及应届毕业生。
2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事python人工智能行业高薪工作的在职人员。
3、对python人工智能行业感兴趣的相关人员。
基础课程主讲内容包括:
1.python多任务编程
基础班课程大纲:
00-课程介绍
01-多任务介绍
02-进程介绍
03-使用多进程来完成多任务
04-多进程执行带有参数的任务
05-获取进程的编号
06-进程注意点
07-案例-多进程实现传智视频文件夹多任务拷贝器
08-线程介绍
09-使用多线程执行多任务
10-线程执行带有参数的任务
11-主线程和子线程的结束顺序
12-线程之间的执行顺序是无序
13-线程和进程的对比
14-案例-多线程实现传智视频文件夹多任务拷贝器
15-课程总结
㈣ 《python简明教程中文》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源
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㈤ python多线程的几种方法
Python进阶(二十六)-多线程实现同步的四种方式
临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源,典型例子就是打印机,它一次只能被一个程序用来执行打印功能,因为不能多个线程同时操作,而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。
锁机制
threading的Lock类,用该类的acquire函数进行加锁,用realease函数进行解锁
import threadingimport timeclass Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.lock = threading.Lock() def add(self):
self.lock.acquire()#加锁,锁住相应的资源
self.num += 1
num = self.num
self.lock.release()#解锁,离开该资源
return num
n = Num()class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()#将num加1,并输出原来的数据和+1之后的数据
print(self.item,value)for item in range(5):
t = jdThread(item)
t.start()
t.join()#使线程一个一个执行
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时,锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁,该线程就会变为“blocked”状态,称为“同步阻塞”(参见多线程的基本概念)。
直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后,锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入运行(running)状态。
信号量
信号量也提供acquire方法和release方法,每当调用acquire方法的时候,如果内部计数器大于0,则将其减1,如果内部计数器等于0,则会阻塞该线程,知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置。
import threadingimport timeclass Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.sem = threading.Semaphore(value = 3) #允许最多三个线程同时访问资源
def add(self):
self.sem.acquire()#内部计数器减1
self.num += 1
num = self.num
self.sem.release()#内部计数器加1
return num
n = Num()class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()
print(self.item,value)for item in range(100):
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㈦ Python 多线程编程问题
self.results[k]=fun(*args)这样的用法是错的,self.results本身就不是一个列表,就算是列表这样的写法也是错的,假设上述的res=[],那么存值的话,使用self.result.append(fun(*args)),我的代码测试是正常的,可以试试。
from threading import Thread
class pyThread(Thread):
def __init__(self,funs,args,res=[]):
Thread.__init__(self)
self.funs=funs
self.args=args
self.results=res
def run(self):
for k,fun in enumerate(self.funs):
args=self.args[k]
self.results.append(fun(*args))
def getResult(self):
return self.results
th=pyThread([lambda x:x+1,lambda x:x*2],[(2,),(3,)])
th.start()
print th.getResult()
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㈨ 《Python编程入门经典张春辉》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源
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