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Python并行编程(三):多线程同步之semaphore(信号量)实现简易生产者-消费者模型
semaphore信号量,其控制着对公共资源或者临界区的访问。信号量维护着一个计数器,指定可同时访问资源或者进入临界区的线程数。 我们可以看见两个线程运行时的规律,即消费者必须等待生产者生产好商品(即释放资源),消费者才能获取消费资源(即访问资源),其余时间消费者线程都处于挂起…
Python并行编程(四):多线程同步之condition(条件变量)实现带有缓冲区的生产者-消费者模型
所谓condition条件变量,即这种机制是在满足了特定的条件后,线程才可以访问相关的数据。 这种同步机制就是一个线程等待特定的条件,另一个线程通知它条件已经发生。一旦条件发生,该线程就会获取锁,从而独占共享资源的访问。 c.acquire(*args):获取底层锁。此方法将调…
Python并行编程(六):多线程同步之queue(队列)实现生产者-消费者模型
当我们处理多线程的资源共享时,线程模块的管理会变得很复杂。我们已经看到了,Python线程模块提供了很多同步原语,包括锁、信号量、条件变量、事件等。虽然有这么多的选择,但是使用队列可能会是管理线程同步的最佳拍档。队列使用起来很容易,因为该模块提供了同步的,安全的对序列,包括FI…
Python并行编程(七):多进程的基本使用和与多线程的差异
由于GIL的存在,Python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在Python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程模块multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个模块,…
Python并行编程(八):多进程对象交换之队列实现生产者-消费者模型
当我们进行并行应用的开发需要数据交换时,multiprocess模块有两个通信通道用来管理对象的交换,即对队列和管道。就像之前我们在线程中的使用一样,可以利用队列进行数据交换,它在线程和进程里面都是安全的,任何可序列化对象都可以通过队列进行交换。 我们可以看见运行结果,即消费者…
Python并行编程(九):多进程对象交换之pipe(管道)实现生产者-消费者模型
Pipe常用来在两个进程间进行通信,两个进程分别位于管道的两端。 Pipe方法返回(conn1,conn2)代表一个管道的两个端,Pipe方法有duplex参数,如果duplex参数为True(默认值),那么这个管道是全双工模式,也就是说conn1和conn2均可收发,若dup…
Flutter with Dart 入坑记录
途中多次遇坑,是的,能遇到的我都会遇到。 其余错误比如 Android license status unknown ,命令行中是有明确提示解决方案的就不赘述了。 图中字样是通过Flutter的一个特性完成的:Flutter在开发阶段采用,采用JIT模式,这样就避免了每次改动都…
Flutter 初探
为了尽可能多的获取大量连续的学习时间,笔者只能尽可能将每天的创作内容放到学习中,即边学习边“创作”,把尽可能多的收获注释到学习代码中粗鄙分享。
Flutter 初探(二):基础类Widgets和布局类Widgets上手
逐渐构建,思考,记录完善学习过程,希望后续能够将整个学习的过程整合为一个app,这样既能学习到知识,又能够记录下来。
彻底理解浏览器的缓存机制
浏览器的缓存机制也就是我们说的HTTP缓存机制,其机制是根据HTTP报文的缓存标识进行的,所以在分析浏览器缓存机制之前,我们先使用图文简单介绍一下HTTP报文,HTTP报文分为两种:
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