先申明下，这里说的Faker和LOL的大魔王没有任何关系，只是恰好重名而已。 因为找不到图，借用下Faker。...故事由来 最近做一个项目时需要随机生成人的名字，百度之后，我是这样写的 def random_first_name(): """百家姓中选择一个""" name = ['赵',...，Python中有一个专门生成各类假数据的库：Faker，你去了解下。...Faker 项目地址：faker 安装：pip install Faker 中文生成假数据：Language zh_CN 那么Faker能生成那些假数据了？...，当然也有其他语言的，小伙伴可以去官网看看。
python faker的使用 Faker是一个Python包，开源的GITHUB项目，主要用来创建伪数据，使用Faker包，无需再手动生成或者手写随机数来生成数据，只需要调用Faker提供的方法，...即可完成数据的生成。...本文参考文章 faker官方文档 上次在讲解python格式化地址的时候提到了要出一期视频，关于Faker的使用教程的，它来了 安装 pip install Faker 使用 from faker import...print('random_number', faker.random_number()) # pyfloat()：left_digits=5 #生成的整数位数, right_digits=2 #生成的小数位数...带有随机字母的事件。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升Python程序的性能。 1....数组求平方和 输入一个列表，要求计算出该列表中数字的的平方和。最终性能提升了1.4倍。 首先创建一个长度为10000的列表。...注意filter函数很慢，在Python 3.6里非常鸡肋。...两个数组相加 输入两个长度相同的列表，要求计算出两个列表对应位置的数字之和，返回一个与输入长度相同的列表。最终性能提升了2.7倍。 首先生成两个长度为10000的列表。...两个列表相同元素的数量 输入两个列表，要求统计两个列表相同元素的数量。其中每个列表内的元素都是不重复的。最终性能提升了5000倍。 首先创建两个列表，并将元素的顺序打乱。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升PythGon程序的性能。 1....数组求平方和 输入一个列表，要求计算出该列表中数字的的平方和。最终性能提升了1.4倍。 首先创建一个长度为10000的列表。...ms ± 74.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 2.2 for range代替while循环 手把手教你发布 Python...注意filter函数很慢，在Python 3.6里非常鸡肋。...µs ± 755 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) 作者：李小文，先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python
Python 提供了 Lock 类来实现线程之间的互斥，本文将详细介绍如何使用 Lock 实现线程互斥。...Lock 类Lock 类是 Python 标准库 threading 中的一个同步原语，它提供了 acquire() 和 release() 方法来控制对共享资源的访问。...如果一个线程长时间持有锁对象，可能会导致其他线程被阻塞，从而影响程序的性能。为了避免这种情况，建议在对共享资源的访问完成后立即释放锁对象。避免死锁。...可重入锁是一种特殊的锁对象，它允许同一个线程多次获取锁对象，从而避免了死锁的问题。...在 Python 中，RLock 类就是一个可重入锁对象，它的使用方法和 Lock 类类似，但允许同一个线程多次获取该锁对象。
启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行： 由于任何进程默认就会启动一个线程，我们把该线程称为主线程，主线程又可以启动新的线程，Python的threading...名字仅仅在打印时用来显示，完全没有其他意义，如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2…… Lock 多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中...在Python的原始解释器CPython中存在着GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)因此在解释执行Python代码时，会产生互斥锁来限制线程对共享资源的访问，直到解释器遇到...对于IO密集型操作，多线程可以明显提高效率，例如Python爬虫的开发，绝大多数时间爬虫是在等待socket返回数据，网络IO操作延时比CPU大得多。...最常用的地方就是为每个线程绑定一个数据库连接，HTTP请求，用户身份信息等，这样一个线程的所有调用到的处理函数都可以非常方便地访问这些资源。 Python绿色通道∣你的Python之旅
信号量（Semaphore）信号量是一种允许多个线程同时访问共享资源的同步机制。在 Python 中，可以使用 threading.Semaphore 类来创建一个信号量。...acquire() 方法用于获取信号量，如果信号量的计数器为零，则线程将被阻塞，直到有一个线程释放信号量；release() 方法用于释放信号量，使计数器加一。...以下是一个示例，演示了如何使用信号量来控制多个线程对共享资源的访问：import threadingimport timeclass Account: """银行账户类""" def __init...然后，我们创建了多个线程，并将银行账户对象和取款金额作为参数传递给它们的线程函数。取款线程使用 withdraw() 方法从账户中取出一定金额，并使用信号量控制对共享资源的访问。...最后，我们使用 join() 方法等待线程结束。
在多线程编程中，线程同步是非常重要的话题，它用于协调多个线程对共享资源的访问，避免出现竞争条件（Race Condition）、死锁（Deadlock）等问题，确保多个线程之间的数据一致性。...在 Python 中，常用的线程同步技术有锁（Lock）、条件变量（Condition）、信号量（Semaphore）、事件（Event）等。...锁（Lock）锁是一种最基本的线程同步机制，它用于保护共享资源。在 Python 中，可以使用 threading.Lock 类来创建一个锁。锁有两个状态：锁定和未锁定。...当一个线程获取了锁之后，其他线程就不能再获取锁，直到该线程释放锁为止。在 Python 中，可以使用 acquire() 和 release() 方法来获取和释放锁。...然后，我们创建了两个线程，并将计数器对象作为参数传递给它们的线程函数。线程函数使用 acquire() 和 release() 方法来获取和释放锁，并使用计数器增加计数器的值。
Python的标准库提供了两个模块: thread 和threading,thread 是低级模块，threading是高级模块，对thread 进行了封装。...由于任何进程默认就会启动一个线程，我们把该线程称为主线程，主线程又可以启动新的线程，Python的threading模块有个current_thread()函数，它永远返回当前线程的实例。...名字仅仅在打印时用来显示，完全没有其他意义，如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2…… Lock 多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中...在Python的原始解释器CPython中存在着GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)因此在解释执行Python代码时，会产生互斥锁来限制线程对共享资源的访问，直到解释器遇到...对于IO密集型操作，多线程可以明显提高效率，例如Python爬虫的开发，绝大多数时间爬虫是在等待socket返回数据，网络IO操作延时比CPU大得多。
条件变量（Condition）条件变量是一种高级的线程同步机制，它允许线程在某个条件发生变化之前等待，直到条件变为真才被唤醒。...在 Python 中，可以使用 threading.Condition 类来创建一个条件变量。条件变量有三个操作：wait()、notify() 和 notify_all()。...wait() 方法用于等待条件变量，notify() 方法用于通知等待的线程条件变量已经发生变化，notify_all() 方法用于通知所有等待的线程条件变量已经发生变化。...然后，我们创建了一个生产者线程和一个消费者线程，并将队列对象作为参数传递给它们的线程函数。...生产者线程使用 put() 方法往队列中添加元素，并使用 notify() 方法通知等待的消费者线程条件变量已经发生变化。
在 Python 中，线程的状态可以分为五种：新建状态（New）：线程对象被创建后，即处于新建状态。就绪状态（Runnable）：线程被启动后，进入就绪状态，等待获取 CPU 时间片。...终止状态（Dead）：线程执行完毕后，进入终止状态。在 Python 中，可以使用 threading 模块提供的方法来管理线程。...以下是一些常用的线程管理方法：threading.active_count()：返回当前活动线程的数量。threading.enumerate()：返回当前活动的线程列表。...threading.current_thread()：返回当前线程的对象。threading.main_thread()：返回主线程的对象。...在多线程编程中，线程同步和线程间通信也是非常重要的话题。线程同步用于协调多个线程对共享资源的访问，而线程间通信用于在多个线程之间传递数据或消息。
线程 python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用 1....说明 可以明显看出使用了多线程并发的操作，花费时间要短很多 当调用start()时，才会真正的创建线程，并且开始执行 2....，但是主线程还是等子线程跑完了，才结束的。...:17:26 2018 抽烟...0 喝酒...0 当前运行的线程数为:3 当前运行的线程数为:3 抽烟...1 当前运行的线程数为:3 喝酒...1 当前运行的线程数为:3 抽烟...2 当前运行的线程数为...:3 喝酒...2 当前运行的线程数为:3 当前运行的线程数为:2 当前运行的线程数为:1 ---结束---:Wed Dec 12 00:17:30 2018 [root@server01 many_task
在 Python 中，线程可以通过 threading 模块来创建和管理。线程可以同时执行多个任务，使程序能够更高效地利用 CPU 时间。...创建线程在 Python 中，可以使用 threading.Thread 类来创建线程。创建一个线程的基本步骤如下：定义一个函数，该函数将作为线程的执行函数。...worker()，它将作为线程的执行函数。...最后，我们使用 start() 方法启动线程。线程的属性和方法线程属性线程对象有许多属性，用于获取有关线程状态的信息。以下是一些常用的属性：name：线程的名称。ident：线程的唯一标识符。...is_alive()：判断线程是否正在运行。daemon：设置线程是否为守护线程。线程方法线程对象还有一些方法，可以用于控制线程的行为。以下是一些常用的方法：start()：启动线程。
随便发篇文章，测试下百家号的同步功能 multiporcessing.Pool.map(fn, iterable) only accepts marshalable # 线程池的例子 from...multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool # python2 from multiprocessing.pool import ThreadPool...# python3 def square_number(n): return n ** 2 # function to be mapped over def calculate_parallel...squared_numbers = calculate_parallel(numbers, 4) for n in squared_numbers: print(n) 使用pool的一个陷阱是不太好...debug, 爆出的异常往往看不清问题, 需要使用单线程调试之后再去
线程的理解应该结合进程来对比理解更直接 如果我们操作系统当做一个工厂的话，那么创建一个进程就相当于在这个工厂里面新增了一个车间，车间里面存放了很多资源，而车间要运行起来很显然的标志就是流水线，而这些流水线就是线程...，可以说线程是执行代码的最小单位。...而线程和进程两者在使用层面上有很大的相似性，所以开启或者说创建线程的2种方式跟创建进程很相似，区别在于导入的模块和类不一样而已。...(x) # 结果为66，证明公用一个内存空间 可以看到，线程之间的数据时具有共享性的，所以就会存在一个隐患，当多个线程同时并发操作同一数据时候或者执行同一代码的时候在某种场景下会导致混乱。...三、线程的互斥锁： 线程的互斥锁，同理进程的互斥锁，作用也是为了保证数据的安全，何种情况：多线程同时访问操作同一数据时候 先产生锁，再在操作数据的那段代码前后加锁，操作完毕释放锁。
在 Python 中，线程可以分为两种类型：主线程和守护线程。主线程是程序的主要执行线程，它会一直运行直到程序结束。而守护线程则是一种支持线程，它的生命周期与主线程或其他非守护线程相关联。...当所有非守护线程结束后，守护线程也会随之结束。守护线程的概念守护线程是一种特殊的线程，它会在主线程或其他非守护线程结束时自动结束。...守护线程通常用来支持主线程或其他非守护线程的工作，当主线程或其他非守护线程退出时，守护线程也会随之退出，从而避免了程序无法正常退出的问题。...在 Python 中，可以通过设置线程对象的 daemon 属性来指定一个线程是否为守护线程。如果一个线程被设置为守护线程，则当所有非守护线程结束时，该线程会自动结束。...守护线程的示例下面是一个简单的守护线程的示例，该示例创建了一个守护线程来定时输出一些信息：import threadingimport timedef daemon(): while True:
研究人员注意到，他们做的假视频目前还不是尽善尽美。例如在一个目标视频中，当奥巴马将脸转离正对镜头方向的时候，他尚有缺陷的脸部三维建模会使他的嘴重叠到脸外的背景上去。...他们表示，用神经网络来预测视频中的情感变化将会是一个非常有趣的任务。 研究者们也表示，他们很小心地避免了将非奥巴马本人的音频制作成假视频。...“但这种连音频一同伪造的假视频可能很快就能被制作出来了”，来自华盛顿大学的计算机科学家、该研究的第一作者 SupasornSuwajanakorn说道。...也就是说，在文章开头提到的“奥巴马为你送生日祝福”的情境很快就能变为现实了。 有趣的是，这项研究提供了假视频制作的技术支持，同时也启发了我们检测假视频的方法。...在一定程度上，嘴型变化和说话内容之间的联系是全人类共有的特征。因此，用奥巴马的视频训练出来的神经网络模型或许也可以被用到其他人物的假视频制作上。
当设置daemon属性为True，就和_thread模块的线程一样主线程结束，其它线程也被迫结束 4.线程中的锁 1.全局解释锁 什么是全局解释器锁（GIL） Python代码的执行由Python 虚拟机...即全局解释器锁，使得在同一时间内，python解释器只能运行一个线程的代码，这大大影响了python多线程的性能。...所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。...python GIL 会影响多线程等性能的原因： 因为在多线程的情况下，只有当线程获得了一个全局锁的时候，那么该线程的代码才能运行，而全局锁只有一个，所以使用python多线程，在同一时刻也只有一个线程在运行...对于有io操作的线程，当一个线程在做io操作的时候，因为io操作不需要cpu，所以，这个时候，python会释放python全局锁，这样其他需要运行的线程就会使用该锁。
如果你不懂计算模型其实你是学不懂编程的。因为编程依赖计算模型。而且编程和编程过程又是两个截然不同的东西。编程体现的是一个概念而编程的过程体现的是一个动态的寻找解的过程。...编程的过程其实也是思维活动的基本过程，所以编程活动本身要训练的其实是人的思维过程。它会间接影响一个人的思维模式。...所以学编程最终的目的一个是学会编程的技能（这个是大多数人学编程的目的）但是最重要的其实是学会用一种新的思维方式（分析问题、解决问题的能力）。...接下来我们展示一下其它语言是如何做到的 Python3 冒泡排序 C 冒泡排序 汇编 冒泡排序 Scratch（少儿编程图形化编程） 冒泡排序 这几种编程语言的实现版本都用到了一种数据抽象：列表...当然作为编程语言的选择还要考量的还有团队的因素、团队运作成本、培训成本、以及所涉及的业务领域和业务模型、对已有库的依赖等很多因素，这些已经不是编程的内容了这些已经属于软件工程的的内容了（那些技术总监、系统架构师
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