with cf.ThreadPoolExecutor(max_workers=args.n) as pool: 新文件(mtfib.py)的性能和之前的fib.py的性能差不多,如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 $ time python3.5 ./mtfib.py -n 1 34 python3.5 ./mtfib.py -n 1 34 2.04s user 0.01s system 99% cpu 2.059...
Python中的concurrent.futures模块提供了ProcessPoolExecutor类,用于实现进程池处理多任务。ProcessPoolExecutor基于线程池的ThreadPoolExecutor进行了封装,使用起来非常方便。 使用ProcessPoolExecutor实现多任务处理 首先,我们需要导入concurrent.futures模块中的ProcessPoolExecutor类: fromconcurrent.futuresimportProcessPoolExecutor 1...
再举个例子,在python并发之concurrent快速入门一文中,对比多线程和多进程的并发操作时,也使用了with包装上下文管理器的用法: 1from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor 2def multi_thread(): 3 with ThreadPoolExecutor() as executor: 4 return list(executor.map(is_prime, PRIMES))...
再举个例子,在python并发之concurrent快速入门一文中,对比多线程和多进程的并发操作时,也使用了with包装上下文管理器的用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from concurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor defmulti_thread():withThreadPoolExecutor()asexecutor:returnlist(executor...
asyncio-pool Pool of asyncio coroutines with familiar interface. Supports python 3.5+ (including PyPy 6+, which is also 3.5 atm) AioPool makes sureno moreandno less(if possible) thansizespawned coroutines are active at the same time.spawnedmeans created and scheduled with one of the pool in...
代理的爬虫均放置在 proxypool/crawlers 文件夹下,目前对接了有限几个代理的爬虫。 若扩展一个爬虫,只需要在 crawlers 文件夹下新建一个 Python 文件声明一个 Class 即可。 写法规范如下: 在这里只需要定义一个 Crawler 继承 BaseCrawler 即可,然后定义好 urls 变量和 parse 方法即可。
Python基础(十一)并发编程01 操作系统 概念 操作系统位于计算机硬件与应用软件之间,本质也是一个软件。操作系统由操作系统的内核(运行于内核态,管理硬件资源)以及系统调用(运行于用户态,为应用程序员写的应用程序提供系统调用接口)两部分组成。 操作系统可以管理硬件设备,并将对硬件的管理封装成系统调用,并为用户和应用...
() jobs: - deployment: DeploymentJob pool: vmImage: $(vmImageName) environment: $(environmentName) strategy: runOnce: deploy: steps: - task: UsePythonVersion@0 inputs: versionSpec: '$(pythonVersion)' displayName: 'Use Python version' - task: AzureWebApp@1 displayName: 'Deploy Azure Web...
(x)# 输入至RELU激活函数x=F.relu(x)# 输入至池函数x=F.max_pool2d(x,2)# 将二维数据拍平到一维x=torch.flatten(x,1)# 输入至第一层线性神经网络层,得到输出x=self.fc1(x)# 输入至RELU激活函数x=F.relu(x)# 输入至第二层线性神经网络层,得到输出x=self.fc2(x)# 输入至log_softmax激活函数,...
(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False) (layer1): Sequential( (0): Bottleneck( (conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_ru...