运行多进程每个子进程的内存空间是互相隔离的进程之间数据不能共享的互斥锁但是进程之间都是运行在一个操作系统上，进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是可以的，而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱frommultiprocessingimportProcessimporttimedeftask(name):print("%s1"%name)time.slee
系统 2019-09-27 17:52:42 1932
SymPy是符号数学的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展#coding:utf-8'''函数极限'''importsympysympy.init_printing()fromsympyimportI,pi,ooimportnumpyasnpx=sympy.Symbol('x')expr=sympy.sin(x)/xresult=sympy.limit(expr,x,0)print('limit:',r
系统 2019-09-27 17:52:24 1932
yield的功能类似于return，但是不同之处在于它返回的是生成器。生成器生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数，每一个生成器都是一个迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。如果一个函数包含yield关键字，这个函数就会变为一个生成器。生成器并不会一次返回所有结果，而是每次遇到yield关键字后返回相应结果，并保留函数当前的运行状态，等待下一次的调用。由于生成器也是一个迭代器，那么它就应该支持next方法来获取下一个值。基本操作#通过`yield`
系统 2019-09-27 17:52:18 1932
本文实例讲述了python日志logging模块使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：一、从一个使用场景开始开发一个日志系统，既要把日志输出到控制台，还要写入日志文件importlogging#创建一个loggerlogger=logging.getLogger('mylogger')logger.setLevel(logging.DEBUG)#创建一个handler，用于写入日志文件fh=logging.FileHandler('test.log')
系统 2019-09-27 17:51:47 1932
模块Module定义包含一系列数据、函数、类的文件，通常以.py结尾。作用让一些相关的数据，函数，类有逻辑的组织在一起，使逻辑结构更加清晰。有利于多人合作开发。导入import1.语法：import模块名import模块名as别名2.作用：将某模块整体导入到当前模块中3.使用：模块名.成员fromimport1.语法：from模块名import成员名[as别名1]作用：将模块内的一个或多个成员导入到当前模块的作用域中。fromimport*1.语法：fro
系统 2019-09-27 17:51:00 1932
python&djangologging小结[TOC]python基本一次配置,多处生效importlogginglogging.basicConfig(format='%(asctime)s%(message)s',datefmt='%m/%d/%Y%I:%M:%S%p')logging.warning('iswhenthiseventwaslogged.')>>>12/12/201011:46:36AMiswhenthiseventwaslogged.
系统 2019-09-27 17:50:19 1932
Python从文件中读取指定的行如果想根据给出的行号，从文本文件中读取一行数据，Python标准库linecache模块非常适合这个任务:测试文件内容：Thisisline1.Thisisline2.Thisisline3.Thisisline4.Thisisline5.Thisisline6.Thisisline7.Thisisline8.测试代码:>>>importlinecache>>>file_path=r'D:\work\python\test.
系统 2019-09-27 17:50:14 1932
这里先解释一下几个概念-位置参数:按位置设置的参数,隐式用元组保存对应形参.平时我们用的大多数是按位置传参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(1,2,3).即a=1,b=2,c=3-关键字参数:可以通过关键字设置参数,不用关心参数位置,隐式用字典保存形参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(b=1,c=2,a=3),即a=3,b=1,c=2普通格式复制代码代码如下:deffunc(opt_args):...return
系统 2019-09-27 17:50:13 1932
Python在debug方面的支持还是不错的，在明确代码意义的情况下，通过log、print和assert分析错误原因，配合单元测试可以很高效。然而，实际工作中大量代码很可能出自他人之手，这种情况下，使用debugger就显得更加高效了。一、在控制台下进行程序调试PDB如果你熟悉命令行调试工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB将获得非常好的体验，PDB不仅支持项目启动时进行调用，也支持在Pythonshell中交互式调试；功能上，支持
系统 2019-09-27 17:50:11 1932
前言传统Web开发方式常常需要编写繁琐乏味的重复性代码，不仅页面表现与逻辑实现的代码混杂在一起，而且代码编写效率不高。对于开发者来说，选择一个功能强大并且操作简洁的开发框架来辅助完成繁杂的编码工作，将会对开发效率的提升起到很大帮助。幸运的是，这样的开发框架并不少见，需要做的仅是从中选出恰恰为开发者量身打造的那款Web框架。自从基于MVC分层结构的Web设计理念普及以来，选择适合的开发框架无疑是项目成功的关键性因素。无论是Struts、Spring或是其他W
系统 2019-09-27 17:49:32 1932
