# src/test.py
import multiprocessing as mp
n = mp.Value('i', 0, lock=True)
def foo(n):
for i in range(10000):
n.value += 1
processes = []
for i in range(2):
p = mp.Process(target=foo, args=[n])
processes.append(p)
for p in processes:
p.start()
for p in processes:
我遇到了以下问题,我不完全确定这是django还是MySQL问题。当我想要在数据库错误(如死锁)情况下重试django的保存方法时,就会发生这种情况。让我们不要关注它有多么丑陋,因为它只是暂时的黑客攻击,揭示了潜在的另一个问题。
为了再现它,我编写了一个脚本,它运行3个并发进程,并通过引发AssertionError模拟数据库失败。
models.py
from django.db import models, transaction
from time import sleep
from django.db.utils import OperationalError
class Mode
在使用Python3.2.3中的multiprocessing模块(在Debian7.5上)时,我无意中发现了共享对象的同步问题。我把这个简单的例子放在一起来说明这个问题,它的功能类似于multiprocessing.Pool.map (我能想到的最简单的)。我使用的是multiprocessing.Manager,因为我的原始代码使用它(通过网络同步)。但是,如果对计数器变量使用简单的multiprocessing.Value,则行为是相同的。
import os as os
import sys as sys
import multiprocessing as mp
def mp_map
我在一些更复杂的代码中遇到了问题,但已经将其简化为复制问题:
from multiprocessing import Manager
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from itertools import repeat
def process(v):
v.value += 1
def main():
with Manager() as manager:
v = manager.Value('i', 0)
with ProcessPoolExecutor(
我有两段代码,桌面上有32个内核。
代码A使用32个线程,并执行以下操作:
1)将值写入内存中的一些随机位置2)原子地将值添加到全局变量。
代码B使用16个线程将值写入随机位置,并使用另外16个线程将值自动添加到全局变量。
我想知道为什么代码B在每秒执行多少次对全局变量的原子操作方面更快。
下面是代码A
var a uint64 = 0
const N = 10 * 1024 * 1024
var data [N]uint64
func main() {
for i := 0; i < 32; i ++ {
go func(id int) {
如果我有一个整数i,那么在多个线程上执行i += 1是不安全的:
>>> i = 0
>>> def increment_i():
... global i
... for j in range(1000): i += 1
...
>>> threads = [threading.Thread(target=increment_i) for j in range(10)]
>>> for thread in threads: thread.start()
...
>>> for threa
我在两个线程之间共享了一个dict。一个线程正在添加和删除条目,而另一个线程现在需要在dict上迭代并从中派生一些数据。
在Python2中,有一个items(),它将返回一个列表,而不一定在dict上迭代。在Python3中迭代要修改的dict的建议方法似乎是在list(mydict.items())上迭代,但这似乎只适用于一个线程;当list()仍然在items()返回的字典视图上使用迭代器时,另一个线程可能会添加或删除项,对吗?
在copy()上有一个dict方法;它可以像字典和字典视图迭代器那样抛出RuntimeError。我可以安全地使用copy() 来快照正在被另一个线程修改的 d
据我所知,cpp11中原子类型的原子操作都是自动的。但是,假设在多核系统中,如果两个线程同时执行后续操作,结果会是1吗?(假设最初是atomic<int> val=0;)似乎结果肯定是2,但为什么呢?
val.fetch_add(1,std::memory_order_relaxed);
作为补充,假设另一种情况,如果thread1 do val.load(2); thread2 do val.load(3),结果似乎是2或3,但也不确定是哪一个。
使用此.cif文件:
和中的解析
使用此代码(main.py)在python3中使用Vpython7.6.1:
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 11 17:40:03 2020
@author: Pietro
"""
import sys
from pdbx.reader.PdbxReader import PdbxReader
import time
from vpython import *
scene = canvas(