在协程编程中，由于协程的异步执行特性，多个协程任务可以并发执行，从而提高程序的执行效率。...SemaphoreSemaphore 是一种并发控制机制，用于控制同时访问共享资源的进程数或线程数。在 Python 中，Semaphore 也被用于协程的并发控制。...在 Python 中，我们可以使用 asyncio.Semaphore 类来创建 Semaphore 对象，并使用 async with 语句获取 Semaphore 对象的锁。...当 Event 处于有信号状态时，等待该 Event 的协程可以被唤醒，继续执行操作。在 Python 中，我们可以使用 asyncio.Event 类来创建 Event 对象。...在协程任务中，我们使用 event.wait() 方法等待 Event对象的信号，并实现了协程任务的并发控制。
不过，在IO密集型的网络编程各种，异步处理比同步处理能够提升非常之高的速度。 而相对于其他语言，Python还有一个很明显的优势，那就是它的库很多啊！！！...Python3版本引入了async/await特性，其特点是：当执行过程中遇到IO请求的时候，可以将CPU资源出让，运行其他的任务；待IO完成之后，继续执行之前的任务。...子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。 协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。...协程睡眠：协程函数在执行中会占用本线程的全部CPU时间，除非遇到IO切换出去。...# 在强调性能的场合下，使用List[event: asyncio.Event, result: object]更好。
在模型实际的应用中，一般有两种使用方法，一个是跑批数据，就像我们之前跑验证集那样。...FLask框架是一个用Python编写的Web微服务框架，Flask的使用十分简单，在日常开发中可以快速地实现一个Web服务，而且灵活度很高。 首先安装Flask。...，然后运行它 这时候我们就已经启动了web服务，当然我们这里处理的比较简单，在真实场景下通常都是后台运行，并且要增加日志输出和报警系统，防止出现各种问题而服务中断。...现在是一个高并发的时代，并发量是在构建服务时必须考量的一个指标。所以我们自然就想到了 Python 中的异步框架，Sanic 的表现十分出色，使用 Sanic 构建的应用程序足以比肩 Nodejs。...异步并发的流程大概像上图描述的样子，多个客户端发起请求，这些请求会进入一个任务队列，然后这些任务的数据组成一个批数据传给模型，模型给出预测结果，然后由请求处理器拆分结果并分别回传给不同的客户端。
连接协议允许客户端在同一个 SSH 连接上同时运行多个会话，每个会话可以使用不同的服务。 传输层协议比较偏向于基础设施类协议，本文中我们所说的定制集中在用户认证协议和连接层协议的定制。...本文中的所有代码基于 Python3 + asyncssh 库进行实现。...关于 asyncssh 库 在基于 asyncssh 库实现 ssh 服务时，应用程序需要继承并实现 SSHServer 类， 常见的需要重载的方法如： connection_made begin_auth...在认证完成后，客户端与服务之间的连接行为，需要通过 SSHServerSession 类来完成，业务需要继承这个类并重载相关方法如： connection_made pty_requested shell_requested...exec_requested subsystem_requested session_started data_received 还有一点需要注意的是，在阅读 asyncssh 的文档以及源码时，发现有部分错误
声明： 请原谅我自己手工作的图！ TaskFlow是OpenStack开源的Python库，它帮助使任务执行变得简单、一致、可伸缩和可靠。...Task很简单，就是把你想执行的任务放到一个类（这个类要继承自task类）里面的execute方法里就可以了。...可以是任何不同的Task，他们既可以是顺序的，也可以是毫无关联的，还可以是微相关的。...，那么如果在flow的执行过程中，某一条task执行出现错误了，那会怎么办呢？...这个时候就task里面的revert方法就体现出了很厉害的作用了。 这里的机制其实和SQL事务里面的机制是类似的，当我在flow里面的某条task执行有问题的时候，整个flow也出现了问题。
错误是在代码运行前就可以排查的，而异常是不能预见到的，在计算过程中出现的错误。 在Python中，是用异常对象(exception object)来表示异常情况。...记得之前提到的，在Python中一切皆对象，异常也不例外。而且在Python中有很强大的异常处理能力，内置了很多异常类型，能准备的向用户反映错误信息，常见的错误异常类型如下表所示。...异常类型 异常问题 Exception 错误对象的基类 IOError 输入或者输出错误 KeyError 映射中没有此键 MemoryError 内存溢出 RuntimeError 运行错误 TypeError...它的优点就是使用一段代码逻辑就可以处理异常。缺点就是不能分类区别，如果想对不同的异常做分别不同的处理，那么需要使用多个分支异常来处理。...: print('这段代码没有异常') 当然也有try… finally的语句，这跟else不同的是，在finally下的代码块，不管有没有出异常都被执行。
一，变量 1，标识符的命名规则 在Python中，变量、函数或类的名称都叫做标识符。 标识符由字母、数字、下划线组成，区分大小写，不能以数字开头。...用户定义的标识符不能和Python关键字或内部函数相同，否则可能会出现错误。 ? 2，基本数据类型 ? ?...3，作为标签的变量 与C等许多编程语言相比，作为动态语言的Python，其变量是一个标签，而不是一个容器。 故同一个变量名可以指向不同的数据类型，重命名变量相当于改变标签的指向。 ?...二，常用标点符号 1，用4个空格表示缩进 Python不使用大括号或者 end 关键字来控制判断、循环、函数和类的 代码范围， 而是使用缩进来写实现代码分组。通常用4个空格来进行缩进。 ?...其它标点符号的作用在后面学习过程中会陆续学到。 三，思考练习 5，观察下面代码，总结字符串类型和整数类型转化成布尔变量类型的规律是什么样的？ （回复关键字 python05 查看参考答案） ?
Python中包含错误和异常两种情况，错误主要是常见的语法错误SyntaxError，并且在错误提示中会有倒三角箭头的修改指示位置；python中的另外一种错误提醒叫做异常，指的是在语法和表达式上并没有错误...在python中，语法错误是直接显示在相关终端窗口，而异常可以进行错误提示，也可以进行捕捉处理。...在python中有很多不同的异常提示方法，官方成为异常类，所有异常类都基于BaseException。...这时候就使用到了raise，代码示例如下，我们可以在raise中添加一个基类，紧挨基类去添加一个关于异常信息的提示，提示内容可以为汉语，但是尽量不要使用。...在出现异常的情况下程序有可能会中断执行，而使用异常处理，则可以跳过这些异常继续执行正确的代码；异常处理也可以添加自定义的错误信息，在工作中方便与同事之间的配合，这些都是使用异常处理的好处。
自助法 简单的说，它从数据集D中每次随机取出一个样本，将其拷贝一份放入新的采样数据集D′,样本放回原数据集中，重复这个过程m次，就得到了同样包含m个样本的数据集D′,显然D中会有一部分数据会在D′中重复出现...样本在m次采样中始终不被采样到的概率是 ,取极限得到： 即通过自助法，初始数据集中约有36.8%样本未出现在采样数据集D′中。...回归任务中最常用的性能度量是均方误差(mean squeared error),f(x)是机器学习预测结果 更一般的形式(数据分布D，概率密度函数p(x)) 错误率和精度 错误率的定义...注意：AUC计算公式没看懂 代价敏感错误率与代价曲线 在现实任务中会遇到这样的情况：不同类型错误所造成的后果不同。...以二分类任务为例，我们可根据任务领域知识设定一个“代价矩阵”， 如下图所示， 在非均等代价下，ROC曲线不能直接反映出学习器的期望总体代价，而“代价曲线（cost curve）”则可达到目的
一些项目倾向于静态的依赖链接，以免从动态库加载出现错误。 当和安装完整环境、软件依赖和应用本身相比，这种方法适用于运行时较长的应用。实际意义不大。 幸好，Python可以创建虚拟环境。...当网络出现故障时，就容易碰到这个问题，并且很常见（尤其是对于移动app）。在实际中，很难将这种错误和机器或应用崩溃进行区分。 使用分布式框架和任务规划器的应用经常需要依靠框架处理常见的错误。...开发环境最好能代表最糟糕的开发环境，可以让开发者测试常见的错误，例如硬盘溢出、网络延迟、间歇性网络断开，硬件、软件失效等实际中会发生的故障。...这是任务规划器的优点所在，它允许我们选择指定的机器，并指定完整的任务环境，这使得复制错误更少。 记录软件版本（不仅是Python版本，还有使用的所有包的版本）可以诊断远程机器上过时的软件栈。...创建一个系统，使所有的类和函数调用发出具有相同等级的日志，而且是在对象生命周期的同一位置。常见的方法包括使用装饰器、元类。这正是Python模块autologging （PyPI上有）的作用。
由于 PyCharm 可在所有主流平台上运行，读者在其他系统中会看到略微不同的 UI 元素，可能需要调整某些命令。...这些工具可以为不同项目单独创建 Python 环境，从而分别保存不同项目所需的依赖项。 你可以选择其中任意一个，本教程使用的是 Virtualenv。...屏幕上出现「Tip of the Day」弹窗，在每次启动时 PyCharm 通过该弹窗提供 trick。关掉该弹窗。 现在我们可以开始新的 Python 程序了。...特别是如果你以前经常通过命令行手动执行这些任务时。 团队合作中会出现合并冲突（merge conflict）。...远程开发 很多应用出现 bug 的一个常见原因是，开发环境和生产环境不同。尽管在大多数情况下，开发时完美复制生产环境并不现实，但力求实现完美复刻是值得追寻的目标。
python 中会出现两种类型的错误。...此基类由各种用户定义类继承，以处理不同类型的 python 引发异常并带有消息# 定义 Python 用户自定义异常class Error(Exception): """其他异常的基类"""...print()示例 2：从超类异常派生错误当模块需要处理多个不同的错误时，会创建超类异常。执行此操作的常见方法之一是为该模块定义的异常创建基类。...此外，还定义了各种子类，以便为不同的错误条件创建特定的异常类。...运行时错误是一个类，它是当生成的错误不属于任何类别时引发的标准异常。此程序演示如何将运行时错误用作基类，将网络错误用作派生类。以类似的方式，可以从 Python 的标准异常派生异常。
但是现在出现异常 traceback 信息的时候还会显示 __main__模块的绝对路径。（由 Victor Stinner 在 bpo-20443 中贡献。）...，使用 encoding 和 decoding 操作的时候加入 encoding 和 errors 两个关键字参数，errors 是声明在编码或者解码的时候出现错误要如何处理。...在此之前，如果守护进程线程仍然在运行，则子解释器终止过程会出现 Python 致命错误。...executor应该是ThreadPoolExecutor的一个实例。 从3.8版开始就不推荐:不推荐使用不是ThreadPoolExecutor实例的执行程序，Python 3.9中会触发异常。...模块中公开，这有助于在具体类和抽象基类之间创建更清晰的区别。
安装 AI 框架 在机器学习中，特别是深度学习中，经常会因为各种原因，需要在不同的 AI 框架之间切换。而不同的框架可能还依赖于不同的底层库版本。...如出现上图的内容，表示系统路径中没有 Python ，则根据系统中 Visual Studio 的安装路径，用下列命令来设置 Python 路径。...别担心，这都是 AI 训练过程中正常的错误率信息。模型在训练时的错误率会逐步下降， AI 模型推理预测出结果也越来越准确了。 ?...2）在弹出的添加新项目的对话框里，选择 AI Tools 下的 Inference 后，在右边选择模型推理类库（.NET Framework）。然后在下面的名称处改为 Model，并点击确定。...5）点击打开后，会出现分析模型的过程，完成后，就会如下图。这时候，再在类名中输入 Mnist，最后点击确定。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
