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如何使用 Python 多处理模块

在本文[1]中,我们将学习如何使用多处理模块中的特定 Python 类(进程类)。我将通过示例为您提供快速概述。 什么是多处理模块? 还有什么比从官方文档中提取模块更好的方式来描述模块呢?...Multiprocessing 是一个使用类似于线程模块的 API 支持生成进程的包。多处理包提供本地和远程并发,通过使用子进程而不是线程有效地回避全局解释器锁。...我们不会讨论多处理模块中的所有类和实用程序,而是将重点关注一个非常具体的类,即进程类。 什么是进程类? 在本节中,我们将尝试更好地介绍进程是什么,以及如何在 Python 中识别、使用和管理进程。...相反,我们可以使用队列类,它将为我们提供一个在父进程与其子进程之间通信数据的接口。在这种情况下,队列是一个普通的 FIFO(先进先出),具有用于处理多处理的内置机制。 考虑以下示例: #!...总结 当工作和实现依赖于并行方式执行的解决方案时,多处理模块非常强大,特别是与 Process 类一起使用时。这增加了在其自己的隔离进程中执行任何函数的惊人可能性。

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    使用Kimi AI整理会议记录,同事都来围观

    这几天看到一个国内的AI大模型工具,叫作Kimi,是今年很火的一家AI公司Moonshot开发的,它的长文本处理和文件读取能力让我感到很惊讶,可以智能化地整理会议纪要、根据格式规范生成纪要,大大节省了手工整理纪要的时间...Kimi的界面非常简洁,可以对话、上传文件、联网搜索,只需要登陆就可以免费使用所有功能。...「Kimi在整理和生成会议纪要上的四大特点」 在整理会议纪要时,最重要的是「把关键业务信息按条理写清楚,并在会后按规范格式整理成会议纪要,包括参会人员、时间、背景、决策、行动项、重难点等等」。...你还可以使用kimi进行缩写、续写、检查错别字、检查语法、提取复杂信息等等,这些本是打工人自己花时间要做的事,可以交给kimi,咱们偷偷打局王者不香嘛哈哈 Kimi除了是整理文件的小达人,在智能生成文本上也非常强...Kimi作为一个国内方便使用的AI大模型,在整理会议纪要方面能力还是很不错的,金融、咨询公司、快消行业、销售等领域的打工人可以试试用Kimi来给自己的工作提提效。

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    MemoryError**:内存不足的完美解决方法

    如果不加以重视,内存泄漏或资源过度消耗可能导致程序崩溃,影响系统的稳定性。 在本文中,我将深入探讨如何通过优化代码、使用合适的数据结构、以及借助外部工具来避免MemoryError的发生。...什么是MemoryError** ❓ 1.MemoryError 的定义** MemoryError 是在Python程序尝试分配的内存量超过了系统可用的内存时引发的异常。...以下是一个典型的MemoryError例子: # 尝试创建一个超大的列表,可能会导致MemoryError large_list = [0] * (10**10) 当你试图分配一个非常大的数据结构时,Python...-递归操作**:递归深度过大,导致堆栈溢出。 -内存泄漏**:未能释放已分配的内存资源,导致内存使用持续增长。...,可以通过分批加载数据或使用外部存储来避免MemoryError: -分批处理**:将数据分成小块逐步处理,而不是一次性加载到内存中。

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    ORDER BY导致未按预期使用索引

    在MySQL中经常出现未按照理想情况使用索引的情况,今天记录一种Order by语句的使用导致未按预期使用索引的情况。 1....从SQL及索引情况来看,使用createDate字段的索引应该会更好才对,为验证此情况,使用force index来强制使用createDate索引运行一次查看结果。...2 各种不太合理尝试 2.1 强制使用索引 使用force index (createDate)是可以解决的,此方式上面已经测试过了 2.2 忽略不理想的索引 类似于force index,可以使用...相对合理的方式 无论使用force index 还是 ignore index都会影响MySQL优化器自身的执行情况。...例如createDate 如果范围很大,那么其实走payDate 的索引取前15条记录会更快,为了让应用改动最少且不会因为其他条件的变化而导致未能走合理的索引,选择另一种优化方案,将SQL改为如下情况:

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    【Python】已解决:MemoryError

    二、可能出错的原因 导致 MemoryError 的原因主要包括: 数据集过大:一次性加载或处理的数据量超过了可用内存的限制。 无限循环或递归:程序在无限循环或递归中不断占用内存,直至内存耗尽。...三、错误代码示例 以下是一个可能导致 MemoryError 的代码示例,并解释其错误之处: # 尝试生成一个包含10亿个整数的列表 large_list = [i for i in range(10*...*9)] 错误分析: 数据集过大:一次性创建一个包含10亿个整数的列表,导致内存不足。...四、正确代码示例 为了解决 MemoryError,我们可以采取以下措施: 使用生成器:生成器在每次迭代时生成数据,而不是一次性加载所有数据,从而节省内存。...,我们有效地降低了内存使用,避免了 MemoryError。

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    Android中使用Contentprovider导致进程被杀死

    使用contentprovider发现的问题 在我们的android设备上有两个app,app1提供了一个contentprovider出去,也就是contentprovider的server端,app2...使用了app1提供的contentprovider,也就是contentprovider的client端,当app1的进程被杀死的时候会发现app2的进程也被杀死了,一开始遇到这个问题的是感觉非常“不讲道理...参数的初始化值是1000,releaseProvider方法执行后变为了999,那么这里就找到Contentprovider的client端进程被杀死的元凶了,就是由于stableCount == 999导致的...而对于具有系统权限的进程,例如系统进程而言就会出现这个问题 备注 我分析的是我自己遇到的场景,我是在具有root权限的系统进程上uid == 1000的app上发现有这个问题,但是第三方app从源码的角度分析没看出哪里会导致这个问题...,但并不代表第三方app使用Contentprovider就不会有这个问题,有可能还有其他场景会导致第三方app使用自定义的Contentprovider的时候也可能导致这个问题

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    使用前端缓存LocalSotorage导致的现场Bug

    当我们查看历史缓存的时候,可以重新应用缓存对象 缓存状态提示 设置了缓存数据数目,自动存储和用户存储各 100条数据,超过会自动移除最早存储数据(测试存储200条数据缓存) 删除全部缓存 今天用户在使用的时候出现了现场...大小不够新的数据存储 自动存储一些不重要的页面数据加速了localStorage的占用 全部删除功能目前不够实用,现场每个页面节点数在500+,一般不可能实用全部删除功能清除已经摆放的控件 自测阶段节点数较少导致问题被掩盖...思路:我们的存储功能是现场已经使用并且经常使用到的功能,出现问题是因为我们的交互和容错处理没有优化,我们可以通过判断当前localStorage大小提供判断已经,提供更加友好的提示功能。...1024 \* 5 - unescape(encodeURIComponent(JSON.stringify(localStorage))).length 问题处理: 根据localStorage(我们使用

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