1. 信号量 对于多进程来说，多个进程同时修改数据，就可能出现安全隐患，所以引入了锁，这一机制，但锁只能有一把来控制一个的开关，当你需要几把锁的时候，就可能用到信号量的概念。他是用了锁的原理，内置了一个计数器，在同一时内，只能有指定数量的进程来执行某一段被控制的代码。import time,random from multiprocessing import Process,Semaphoredef singing(i,sem):‘‘‘:param i: 随机生成20个数的值:param sem:生...
1.栈结构，其实就是一个后进先出的一个线性表，只能在栈顶压入或弹出元素。用列表表示栈，则向栈中压入元素，可以用列表的append()方法来实现，弹出栈顶元素可以用列表的pop()方法实现。 1 >>> x=[] #创建一个空列表，此处表示栈 2 >>> x3[]4 >>> x.append(‘a‘) #压入元素‘a‘ 5 >>> x6 [‘a‘]7 >>> x.append(‘b‘) #压入元素‘b‘ 8 >>> x9 [‘a‘, ‘b‘] 10 >>> x.pop() #弹出栈顶元素‘b‘11‘b‘...
import pikaconnection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(‘localhost‘)) channel = connection.channel()#声明queue channel.queue_declare(queue=‘hello‘)# RabbitMQ a message can never be sent directly to the queue, it always needs to go through an exchange. channel.basic_publish(exchange=‘‘,routing_key=‘hello‘,body=‘Hello World!‘) print(" [x] Sent ‘Hello World!‘") connectio...
首先来描述下环境，在机器上有很多个JAVA程序，我们在每个JAVA程序里都配置了一个启动|停止|重启的脚本举个例子：我们现在要同时运行这些脚本，来达到快速启动所有的JAVA程序，如果我们只用多线程的话，线程是不会返回消息给父进程，我们如何才能知道这些程序是启动成功了呢？所以我们用到了队列来管理。"""我试过gevent,但是会在command这里造成阻塞"""gevent代码如下 如果有朋友知道如何优化，请您告诉我#!/usr/bin/python2.7 #...
import time from multiprocessing import Process,Queue#生产者def producer(q):for i in range(10):time.sleep(0.7)s = ‘大包子%s号‘%iprint(s+‘新鲜出炉,拿去用‘)q.put(s)def consumer(q):while 1:time.sleep(1)baozi = q.get()print(baozi+‘被吃了‘)if__name__ == ‘__main__‘:q = Queue(10)pro_p = Process(target=producer,args=(q,))con_p = Process(target=consumer,args=(q,))pro_p.start()con_p.start() 原文：ht...
一、互斥锁： 1.线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。 2.互斥锁为资源引入一个状态：锁定、非锁定 3.某个线程要更改共享数据是，先将其锁定。此时资源的状态为锁定，其他线程不能更改知道该线程释放资源，将资源的状态编程"非锁定"，其他的线程才能再次锁定该资源 4.互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。例子： 创建锁 suo = threading.LOc...
消息中间件 --->就是消息队列异步方式：不需要立马得到结果，需要排队同步方式：需要实时获得数据，坚决不能排队例子：#多进程模块multiprocessingfrom multiprocessing import Processfrom multiprocessing import Queuedef write(q): for i in ["a", "b", "c", "d"]: q.put(i) print ("put {0} to queue".format(i)) def read(q): while 1: result = q.get() print ("get {0} from queue".for...
标准库：一些最爱集合、堆和双端队列集合集合Set类位于sets模块中。>>> range(10)[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]>>> set(range(10))set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 集合是由序列（或其他可迭代的对象)构建的。主要用于检查成员资格，因此，副本是被忽略的：>>> range(10)*2[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]>>> set(range(10)*2)set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 和字典一样，集合元素的顺...
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*-''' Created on 2015-2-6 @author: beyondzhou @name: test_bpriorityqueue.py '''def test_bpriorityqueue():# import pyListQueuefrom myqueue import BPriorityQueueprint '#Init a queue named smith using enqueue'smith = BPriorityQueue(6)smith.enqueue('purple', 5)smith.enqueue('black', 1)smith.enqueue('orange', 3)smith.enqueue('white', 0)smith.enqueue('green', 1)sm...
一、什么是生产者消费者模型？生产者就是生产数据的线程，消费者指的就是消费数据的线程。在多线程开发过程中，生产者的速度比消费者的速度快，那么生产者就必须等待消费者把数据处理完，生产者才会产生新的数据，相对的，如果消费者处理数据的速度大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这种问题，就有了生产者消费者模型。生产者与消费者模型，是通过一个容器，来解决生产者和消费者之间的耦合性问题，生产者和消费者...
题目：用队列实现栈：使用队列实现栈的下列操作： push(x) -- 元素 x 入栈 pop() -- 移除栈顶元素 top() -- 获取栈顶元素 empty() -- 返回栈是否为空 。注意:你只能使用队列的基本操作-- 也就是 push to back, peek/pop from front, size, 和 is empty 这些操作是合法的。你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list 或者 deque（双端队列）来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。你可以假设所有操作都是有效的（例如,...
import time from multiprocessing import Process,Queue #生产者def producer(q):for i in range(10):time.sleep(0.2)s = ‘大包子%s号‘%iprint(s+‘新鲜出炉,拿去用‘)q.put(s)q.put(None) #发送一个任务结束信号,来中断消费者的程序def consumer(q):while 1:time.sleep(0.5)baozi = q.get()if baozi == None:print(‘都吃完了大哥,该回家伺候嫂子了‘)breakprint(baozi+‘被吃了‘)if__name__ == ‘__main__‘:q = Queue(30)p...
1.RabbitMQ简介AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。 AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。 RabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PH...
import tensorflow as tfq = tf.FIFOQueue(2, "int32") init = q.enqueue_many(([0, 10],)) x = q.dequeue() y = x + 1 q_inc = q.enqueue([y]) with tf.Session() as sess:init.run()for _ in range(5):v, _ = sess.run([x, q_inc])print(v)import time import threading import numpy as npdef MyLoop(coord, worker_id):while not coord.should_stop():if np.random.rand()<0.1:print("Stoping from id: %d\n" % worker_id,coor...
import tensorflow as tfqueue = tf.FIFOQueue(100,"float") enqueue_op = queue.enqueue([tf.random_normal([1])]) qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 5) tf.train.add_queue_runner(qr) out_tensor = queue.dequeue()with tf.Session() as sess:coord = tf.train.Coordinator()threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)for _ in range(3): print(sess.run(out_tensor)[0])coord.request_s...