其实很好理解，第一个while循环是死循环，如果我们不强行将程序停止的话，它是会无止境的永远运行下去的，那么第二个死循环语句根本就没法运行到。
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阅读本篇文章前建议先参考前期文章： 树莓派基础实验34：L298N模块驱动直流电机实验，学习了单个电机的简单驱动。 树莓派综合项目2：智能小车（一）四轮驱动，实现了代码输入对四个电机的简单控制。 树莓派综合项目2：智能小车（二）tkinter图形界面控制，实现了本地图形界面控制小车的前进后退、转向和原地转圈。 树莓派综合项目2：智能小车（三）无线电遥控，实现了无线电遥控设备控制小车的前进后退、转向和原地转圈。 树莓派综合项目2：智能小车（四）超声波避障，实现了超声波传感器实时感知小车前方障碍物的距离。 树莓派综合项目2：智能小车（五）红外避障，实现了红外光电传感器探测前方是否存在障碍物。 本实验中将使用HJ-IR1红外循迹模块。循迹模块的红外发射二极管不断发射红外线，放射出的红外线被物体反射后，被红外接收器接收，并输出信号给树莓派处理，再对电机驱动模块进行控制，实现通过对黑线和小车位置的判断，控制小车沿黑线行进。 这样的循迹小车又称为简单的循迹机器人，比如餐厅的机器人服务员、农场的投食机器人、瓜果采摘机器人等等。
树莓派综合项目2：智能小车（二）tkinter图形界面控制，实现了本地图形界面控制小车的前进后退、转向和原地转圈。
在开发django应用的过程中，使用开发者模式启动服务是特别方便的一件事，只需要 pythonmanage.pyrunserver 就可以运行服务，并且提供了非常人性化的autoreload机制，不需要手动重启程序就可以修改代码并看到反馈。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
运行可执行程序后，当输入 2号信号时，调用自定义方法将quit置为1，跳出while循环
从事Linux主机建设和运维的同事们在工作中应该经常会遇到批量修改配置信息或部署应用环境的需求，需要根据需求依次登录目标主机执行一些命令或脚本，使用shell脚本的循环语句是实现这一需求最直观方式。但是普通的for或do while循环都是串行执行的，脚本耗时每个循环耗时*循环次数，在较大规模实施或者目标语句耗时较长的情况下，串行方式的循环脚本执行时间也不容忽视。
当提及并发编程时，我们实际上在谈论如何让程序在同时执行多个任务时更加高效。在现代软件开发中，利用并发编程的技术已成为关键，因为它可以充分利用计算机的多核处理能力，提高程序的性能和响应速度。Python 作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种并发编程的工具和技术，使得开发人员能够轻松地在其应用程序中实现并发性。
0基础入门Python基础知识学什么？对于初学者来说，需要学习变量和类型 、数字和字符串以及常用的数据结构、字符编码、运算符 、分支结构、循环结构、函数与模块的使用、面向对象、文件的操作、进程与线程等内容。
1.模块的调用 python有个很强大的功能，便于我们运维及研发人员，快速开发快速集成，就是模块导入，python已经集成了各种各样的功能模块供我们脚本的调用，具有强大的 适应性和可扩展性，
if语句能够有条件地执行代码，如果条件为真，就执行后续代码块；如果条件为假，就不执行
无论多么复杂的程序，多么复杂的逻辑。基本是由以下三种构成(当然除非其原本业务逻辑客观复杂)
并发指逻辑上同时处理多件事情，并行指实际上同时做多件事情。 并发不一定通过并行实现，也可以通过多任务实现。例如：现代操作系统都可以同时执行多个任务，比如同时听歌和玩游戏，但歌曲播放和游戏运行并不一定是同时发生的，可能第1个CPU时间播放歌曲，然后第2个CPU时间执行游戏，交替执行。 并行要求同时执行，即同一个CPU时间内两个事情都发生，为了实现并行，必须能同时执行多个计算任务，如多核CPU或多个CPU。
进程：一个程序运行起来后，代码 + 用到的资源称之为进程，它是操作系统分配资源的独立单位。
python基础 python三大结构 if语句 多重if语句 else语句 elif语句 for循环 while循环
expression1 if boolean_expression else expression2
fork-join_none相信大家应该熟悉了，新来的朋友可以回顾下jerry之前的文章，就是之前jerry提到的那个“暴脾气”的哥们，他不会去等别人，直接会着急做自己的事情。
今天我们将讨论另一种循环——while循环。昨天我们看到了循环的工作原理，以及为什么要使用for循环。当你需要根据条件而不是计数循环时，通常使用while循环。今天我们将讨论基于条件的循环。
进程是计算机系统中资源分配的最小单位，也是操作系统可以控制的最小单位，在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销，而在Python中实现多进程有多种方式，本文就将针对其中较为易用的几种方式进行介绍。
multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为是一个独立的进程，可以执行另外的事情
在Python编程领域中，处理并发任务是提高程序性能的关键之一。本文将探讨Python中两种常见的并发编程方式：多线程和多进程，并比较它们的优劣之处。通过代码实例和详细的解析，我们将深入了解这两种方法的适用场景和潜在问题。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架设计及优化策略、以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 本期带来了系列分享中腾讯云数据库高级工程师张倩老师主题为“TDSQL-A分布式执行框架设计及优化策略”的分享的文字版。没有听直播的小伙伴，可要认真做笔记啦！ 作为领先的分析型数据库，TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库，采用全并行无共享架构，具有自研列式存储引擎，支持
Python是一门流行的编程语言，广泛用于各种应用领域，包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时，提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程，包括多线程和多进程的使用，以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
專 欄 ❈Pytlab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间，我们可以通过利用编程语言显
Sticky：这个类型的BroadCast表示某些Intent须要被保留，当新的应用起来后，须要关注这个消息，可是呢，又不须要启动这个应用来接收此消息，比方耳机插入等消息。 这个函数的主要作用就是依据这个Intent的特点，构造BroadCastRecord添�到不同的列表，等待被处理； 这样发送就到了以下这个函数中了：
while语句非常灵活。它可以用来在任何条件为真的情况下重复执行一个代码块。一般情况下这样就够用了，但是有些时候还得量体裁衣。比如要为一个集合(序列和其他可迭代对象)的每个元素都执行一个代码块。这个时候可以使用for语句:
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
简单的说Apache Spark是一个开源的、强大的分布式查询和处理引擎，它提供MapReduce的灵活性和可扩展性，但速度明显要快上很多；拿数据存储在内存中的时候来说，它比Apache Hadoop 快100倍，访问磁盘时也要快上10倍。
在OOW 2015大会上，Oracle已经发布了12.2的Beta版本，其中的很多亮点新特性引人瞩目，包括在IMO和Multitenant方面，以及在Sharding分布式方面的增强。 但是除了这些大的改进，Oracle在细节上的不断增强，同样温暖人心。在寒冷的季节里，介绍一些小的改变给大家。 第一季请看： Oracle 12.2中那些温暖人心的特性 6. 12.2 DataGuard中并行日志应用 要知道在12.2之前，DG的备库只能由一个实例通过MRP进程进行应用，现在可以在多实例并行进行。 在8节点
在讨论Oracle的性能问题时，通常要假设一个前提，那就是这个系统是OLTP还是OLAP（或者说数据仓库系统）。 只有在这个前提下，讨论一些性能问题才有意义，因为这两类系统太不一样了，甚至很多技术是相悖的。
上次讲了由于GIL锁的存在，Python的多线程是假的，用的还是CPU的单核。Python的多线程只是利用了CPU的上下文切换，上下分切换也是占用CPU的。那么什么时候用多行程？ Python的多线程，适合IO密集型的任务，不适合CPU密集型的任务。 IO操作不占用CPU，比如socket这种网络编程的情景。 计算占用CPU，所以大量计算的情景下多线程反而更慢，额外消耗了CPU切换上下文的计算。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句
第三部分：程序的循环结构：遍历循环、无限循环、break 和 continue循环控制。
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
在前面的章节中，我们一直在处理一次性处理整个任务的命令和管道。然而，在实践中，您可能会发现自己面临一个需要多次运行相同命令或管道的任务。例如，您可能需要：
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 DBIM 概述 Database In-Memory (DBIM) 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。In-Memory Columnar Store（IM列式存
彻底理解异步编程是什么、为什么、怎么样。深入学习asyncio的基本原理和原型，了解生成器、协程在Python异步编程中是如何发展的。
＃1）Python可以用于Web客户端和Web服务器端编程吗？哪一个最适合Python？
相信大部分R语言初学者，在刚开始入门之处，都曾被告诫在处理多重复任务时，尽量不要使用显式的for循环，而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数，这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外，你还有另外一个更好地选择，就是利用一些支持并行运算的扩展包，来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包，这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包，之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中，曾经演示过具体的代码。 library("fore
现代计算机能够同时执行多个操作。在硬件改进和更智能的操作系统的支持下，多个操作的功能使您的程序在执行速度和响应速度方面运行得更快。
批评Python的讨论经常谈论使用Python进行多线程工作有多么困难，将矛头指向所谓的全局解释器锁（正式称为GIL），该锁阻止了多个Python代码线程同时运行。因此，如果您不是Python开发人员，并且来自其他语言（例如C ++或Java），则Python多线程模块的行为可能与您期望的不太一样。必须明确的是，只要考虑到某些因素，仍然可以用Python编写可同时运行或并行运行的代码，并在最终性能上产生显着差异。如果您尚未阅读，建议您看看Eqbal Quran的Toptal Engineering Blog上有关Ruby中的并发和并行性的文章。
python的while更多地应用于程序的一般性循环，而不是遍历迭代对象。与其他的计算机编程语言不同，python没有do...while这样的while循环。接下来，我们将详细介绍一下Python的while循环，并用寥寥数行代码开发一个小游戏，作为实例。
依稀记得有一次有人问，在你写一些代码的时候，你会选用什么数据结构呢？有什么选择的标准呢。。。当时也就当为了笑谈，好像并无什么特别的喜好，也没什么特别的感觉。。。
原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
这个作品来源于一个日志解析工具的开发，这个开发过程中遇到的一个痛点，就是日志文件多，日志数据量大，解析耗时长。在这种情况下，寻思一种高效解析数据解析方案。
本章讨论的是在其他语言中不太常见的控制流特性，因此往往在 Python 中被忽视或未充分利用。它们包括：
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