def process_data(data): if isinstance(data, int): print("处理整数:", data * 2) elif isinstance(data, str): print("处理字符串:", data.upper()) else: print("未知类型的数据:", data) # 测试代码 process_data(10) # 输出: 处理整数: 20 process_data("hello") # 输出: 处理字符串: H...
def process_data(self, data): return super().log_call('process_data', data) ext_service = ExtendedService() print(ext_service.process_data("example")) 在这个例子中 ,ExtendedService通过super().log_call动态地调用了父类的process_data方法,并自动记录了调用日志,展示了super()在构建灵活且可维护的...
7.7.14 实现process_data函数书名: AI辅助编程Python实战:基于GitHub Copilot和ChatGPT作者名: (美)利奥·波特 (加)丹尼尔·津加罗本章字数: 474字更新时间: 2025-03-13 18:31:51首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读00:04:58 摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 ...
调用上面定义的函数并将data参数传入。 # 调用process_data函数,传入data参数process_data(data) 1. 2. 5. 处理结果并输出 上述调用将自动执行process_data函数,处理数据并输出结果。 完整代码示例 将上述步骤组合起来,你会得到如下完整的代码: # 导入requests库importrequests# 定义一个字典作为要发送的数据data={'...
')data_r=p.recv()print(f'子进程:{name}接收到数据:{data_r}!')time.sleep(1)if__name__=='__main__':print(f'主进程({os.getpid()})开始...')conn_1,conn_2=Pipe()p1=Process(target=sub_process,args=("进程-1",conn_1,))p2=Process(target=sub_process,args=("进程-2",conn_2,...
在上面的例子中,我们首先定义了一个process_data函数,这个函数接收两个参数param1和param2。然后,我们创建了一个multiprocessing.Pool对象,设置进程数为2。接下来,我们使用apply_async方法来创建两个子进程,并传递了不同的参数。 在子进程中,我们打印了传入的参数的值。我们可以看到,每个子进程都能够接收到正确的参数...
def process_data_chunk(process_num, data_chunk): pass # 运行多进程主函数 if __name__ == "__main__": # 设置进程数量 num_processes = 4 dataset_length = len(dataset['train']) # 计算每个进程需要处理的数据量 chunk_size = dataset_length // num_processes ...
import threadingimport queueimport time# 假设这是我们的数据处理函数def process_data(data):# 这里是数据处理逻辑print(f"Processing data: {data}")# 假设处理需要一些时间time.sleep(0.5)print(f"Processed data: {data}")# 这是生产者线程,它将数据放入队列中def producer(data_queue):while True:# 模拟...
(self, data):""" process the request data """x, y = self.pre_process(data) w0 = self.module['w0'] w1 = self.module['w1'] y1 = w1 * x + w0ify1 >= y:returnself.post_process("True"),200else:returnself.post_process("False"),400if__name__ =='__main__':# allspark....
) process2.join() print(data.value)Condition：Condition 用于多个进程间的协同工作，是 Python 中的一个锁类型，它是 threading 模块中的一部分。它可以用于在线程间进行同步和通信。与其他锁类型相比，Condition 可以实现更复杂的线程间通信。import threadingimport timecondition = threading.Condition()def...