前一篇博客说了怎样通过命名管道实现进程间通信,但是要在windows是使用命名管道,需要使用python调研windows api,太麻烦,于是想到是不是可以通过共享内存的方式来实现。查了一下,Python中可以使用mmap模块来实现这一功能。 Python中的mmap模块是通过映射同一个普通文件实现共享内存的。文件被映射到进程地址空间后,进程可以像访问内存一样对文件进行访问。 不过,mmap在linux和windows上的API有些许的不一样,具体细节可以查看mmap的文档。 下面看一个例子: serve
上一篇文章中,我们介绍了 python 中的迭代器与生成器。 python 中的迭代器与生成器
你好,我是 somenzz,可以叫我征哥,今天分享两种自定义上下文管理器的方法,并比较它们的性能。
contextlib模块时关于上下文管理的,在介绍之前需要先介绍一下with语句。
with...as语句是Python中一种上下文管理器的使用方式,主要用于在进入和退出特定代码块时执行必要的操作。最常见的用法是处理资源的分配和释放,确保在离开代码块时资源被正确关闭或释放。
熟悉 Golang 的同学都知道,Golang 里面有一个关键词叫做defer,它可以实现延迟调用。
在 Python 开发中,我们经常会使用到 with 语法块,例如在读写文件时,保证文件描述符的正确关闭,避免资源泄露问题。
我相信 Python 的 ExitStack 功能并没有得到应有的认可。我认为部分原因是它的文档位于(已经晦涩的)contextlib 模块的深处,因为正式的 ExitStack 只是 Python 的 with 语句的许多可用上下文管理器之一。但 ExitStack 值得更突出的关注。
在使用某个资源时,可以对该资源进行初始化和资源的清理两个操作,在这两个操作之间边成为上下文。
大家比较熟悉的else是与if搭配,如果if条件不成立,则执行else里的内容。但是并不是只有if才可以和else搭配,for,while和try都可以搭配else。
contextlib模块时关于上下文管理的,在介绍之前需要先介绍一下with语句。 with语句
raises: 在断言一些代码块或者函数时会引发意料之中的异常或者其他失败的异常,导致程序无法运行时,使用 raises 捕获匹配到的异常,可以继续让代码正常运行。 源码:
问题的起源 早些时候使用with实现了一版全局进程锁,希望实现以下效果: 全局进程锁本身不用多说,大部分都依靠外部的缓存来实现的,redis上用的是setnx,有时候根据需要加上缓存击穿问题、随机延后
Sometimes, there is a need to execute some operations between another pair of operations. For example, open a file, read from the file and close the file or acquire a lock on a data structure, work with the data structure and release the data structure. These kinds of requirements come up most especially when dealing with system resources where the resource is acquired, worked with and then released. It is important that the acquisition and release of such resources are handled carefully so that any errors that may occur are correctly handled. Writing code to handle this all the time leads to a lot of repetition and cumbersome code. Context managers provide a solution to this. They provide a mean for abstracting away a pair of operations that are executed before and after another group of operation using the with statement.
import contextlib @contextlib.contextmanager
全局进程锁本身不用多说,大部分都依靠外部的缓存来实现的,redis上用的是setnx,有时候根据需要加上缓存击穿问题、随机延后以防止对缓存本身造成压力。
Pythonista[1]们都知道使用 try 和 except 来处理可能发生的异常,当异常发生时执行我们预先编写好的代码块。
操作文本对象的时候,几乎所有的人都会让我们要用 with open ,这就是一个上下文管理的例子。你一定已经相当熟悉了,我就不再废话了。
使用最广泛的是 @contextmanager 装饰 器,因此要格外留心。 这个装饰器也有迷惑人的一面,因为它与迭代 无关,却要 使用 yield 语句
利用上下文管理实现读f文件前后自动打开关闭文件 #在本目录创建f文件,内容写monkey 代码如下 1 import contextlib #导入模块1 2 @contextlib.contextmanager#装饰器2 3 def myopen(f1,f2): 4 ff = open(f1,f2,encoding='utf-8') 5 try: 6 yield ff#碰到yield,把ff传给with的file 4 7 finally: 8
Java中的AOP可以用JDK的动态代理和cglib来实现,将需要拦截的方法前后可以额外添加些功能。
abs neg pos add div floordiv mod pow sub truediv
# -*- coding: utf-8 -*- """ @Created by Seven on 2018-05-09 import os from flask import (Flask,request....) """ from contextlib import contextmanager @contextmanager def books_mark(): print("《", end='') yield print("》", end='') with books_m
当我们执行语句块前需要一些准备动作,在执行完成之后又需要执行一些收尾动作。比如:文件读写后需要关闭,数据库读写完毕后需要关闭连接,资源加锁解锁等情况。对于这种情况 python 提供了上下文管理的概念,可以通过上下文管理器处理代码块执行前的准备动作,以及执行后的收尾动作。
RAII(Resource Acquisition Is Initialization),即资源获取即初始化,是一种设计模式,用于解决资源的获取与初始化的问题,最早在 C++中提出与推广。 在这篇文章我来简单地介绍一下 RAII 的概念,以及在 Python 中的应用。
在我们写代码的过程中,可能会遇到很多很多的异常,其中有一些异常,我们知道它无关紧要,可以忽略,那么我们的代码可能会这样写:
With有这个特效,其实背后实际上是基于__enter__和__exit__这两个魔术方法来实现的。一个对象实现了__enter__和__exit__这两个魔术方法后,也能使用with语法。举个栗子,把大象放进冰箱有三步操作,第一步打开冰箱,第二步把大象放进冰箱,第三步关上冰箱,如果使用with语法可以这样实现:
这种模式用于保证一段代码运行完毕后执行某项操作,即使那段代码由于异常、return或sys.exit()调试而中止,也会执行指定的操作
本文介绍了 TensorFlow 2.x 版本中的一些新特性,包括 TensorFlow 的安装、使用、模型构建、以及模型部署等方面的内容。同时,文章还介绍了如何使用 TensorFlow 2.x 版本中的 Keras API 和 tf.keras 模块构建深度学习模型,并给出了一个例子。此外,文章还介绍了 TensorFlow 2.x 版本中的新性能优化,如自动微分、GPU 加速等。
在Python中,上下文管理器(context manager)是一种用于管理资源的机制。它提供了一种可靠的方式来打开、使用和关闭资源,无论是否发生异常。上下文管理器通过使用with语句来实现,可以确保资源的正确分配和释放,避免资源泄漏和错误处理的繁琐。
我们访问 K8S 的 ApiServer 服务,由于为了保证安全性,证书中签发的域名仅包括 kubernetes 和初始的有限 IP 列表,当 ApiServer 服务的 Master 节点需要被替换时,就无法使用新的节点 IP 访问了。解决的方案就是将 kubernetes 域名和新的 IP 临时绑定,骗过证书校验。
最早接触到with语句的时候,是初学python,对文件进行读写的时候,当时文件读写一般都是用open()函数来对文件进行读写,为了防止读写的过程中出现错误,也为了让代码更加的pythonic,会接触到with语句
在Python中让自己创建的函数、类、对象支持with语句,就实现了上线文管理协议。我们经常使用with open(file, "a+") as f:这样的语句,无需手动调用f.close()关闭文件。这种用法不仅优雅,而且避免遗忘释放资源,十分方便。所以,当操作某些资源时,需要对资源的获取与释放进行自动操作,就可以用上线文管理器。比如:数据库的连接,查询,关闭处理;socket的连接和断开。本篇主要介绍,如何让自己创建的类、对象、函数等支持with语句,详细请看下文。
作为一个有追求的 Python 程序猿,我一直在寻找更加简洁的实现方式。这个过程就有点像小时候在河边捡石子,不断地发现新的石子放进口袋;到家之后又弃之十之八九,最终得到那颗“明珠”。
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深入理解Python的With-as语句 ---- 学习Python有一段时间了,最近做一个项目会涉及到文件的读取和关闭。比如:我想把一些对象序列化到文件里面,然后当我再次使用的时候,在从文件里面读取反序列化成对象。像这种操作一般都是用try…except…finally。但是经过自己对Python的研究发现会有更出色的方法,比如:with-as语句也有的人称为context manager。 With-as 用法 我们先看一下例子,当我们需要打开一个文件的时,比如:txt等,一般经常会这么操作: try:
1、with操作符 在python中读写文件,可能需要这样的代码 try-finally读写文件 file_text = None try: file_text = open('./text', 'r') print file_text.read() except IOError, ex: traceback.print_exc() finally: if file_text: file_text.close() 同样,在python中使用线程锁,可能需要这样
这个函数将存储常量 2 以及变量名 number,但显然它不能包含 number 的实际值,因为只有在函数实际运行时才会给该参数赋值。
with语句会设置一个临时的上下文,交给上下文管理器对象控制,并且负责清理上下文。
我们在使用 requests 这类网络请求第三方库时,可以看到它有一个参数叫做timeout,就是指在网络请求发出开始计算,如果超过 timeout 还没有收到返回,就抛出超时异常。(当然存在特殊情况timeout 会失效,请看Timeouts and cancellation for humans*[1] 这篇文章中作者的举例,我们不考虑这种特殊情况)。
首先,需要思索下为什么需要引入上下文管理器。 在正常情况下,管理各种系统资源(如文件)、数据库连接时,通常是先打开这些资源,执行完相应的业务逻辑,最后关闭资源。 举两个例子:
爬取抖音的热门音乐 这个就相对来说简单一点,这是代码运行的结果 获取音乐的网址https://kuaiyinshi.com/hot/music/?source=dou-yin&page=1 打开该网页
在多线程程序中,死锁问题很大一部分是由于线程同时获取多个锁造成的,eg:一个线程获取了第一个锁,然后在获取第二个锁的 时候发生阻塞,那么这个线程就可能阻塞其他线程的执行,从而导致整个程序假死。
异常处理是写好代码的一个重要的方面,虽然许多开发人员都熟悉基本的try-except块,但是有很多更深入的知识可以使异常处理更高效、更可读和更python化。所以本文将介绍关于Python异常的20个可以显著改善编码的Python异常处理技巧,这些技巧可以让你熟练的掌握Python的异常处理。
一、前言 面向切面编程(AOP)是一种编程思想,与OOP并不矛盾,只是它们的关注点相同。面向对象的目的在于抽象和管理,而面向切面的目的在于解耦和复用。 举两个大家都接触过的AOP的例子: 1)java中mybatis的@Transactional注解,大家知道被这个注解注释的函数立即就能获得DB的事务能力。 2)python中的with threading.Lock(),大家知道,被这个with代码块包裹的部分立即获得同步的锁机制。 这样我们把事务和加锁这两种与业务无关的逻辑抽象出来,在逻辑上解耦,并且可以
装饰器是 python 上下文管理器的特定实现。本片文章将通过一个pytorch GPU 调试的示例来说明如何使用它们。虽然它可能不适用于所有情况,但我它们却是非常有用。
在现代编程中,文件操作是一项至关重要的任务,而Python提供了强大而灵活的工具来处理文件。本文将深入探讨Python中文件操作的各个方面,包括文件的打开、读写、定位,以及一些高级技巧如异常处理和上下文管理器的运用。我们还将介绍一些常见的文件处理场景,并附上详细的代码示例,使您能够更好地理解和应用这些概念。
———— 面向对象 ———— 鸭子类型 抽象基类 类变量、对象变量的查找顺序 静态方法、类方法、实例方法 数据封装和私有属性 对象的自省机制 上下文管理器 contextlib实现上下文管理器 super函数的查找顺序 mixin继承模式的应用 Python中的一切皆对象 与Java相比,python的面向对象更彻底。把我们所有能看到的都变成对象 函数和类也是对象,属于Python的一等公民 可以将函数和类赋值给一个变量 可以添加到集合对象中 可以作为参数传递给函数 可以当作函数的返回值(装饰器的实现原理)
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