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nächsten Abschnitt： Probleme und Lösungen zur Python-Thread-Sicherheit
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Praxis der gleichzeitigen Programmierung mit Python
Kapitel1 Kapitel eins
1-1 Einführung in die gleichzeitige Programmierung mit Python
1-2 So wählen Sie Multithreading, Multiprozess und Multicoroutine aus
1-3 Der Hauptverursacher der Langsamkeit von Python ist die globale Interpretersperre GIL
1-4 Durch Multithreading werden Python-Crawler um das Zehnfache beschleunigt
1-5 Python implementiert einen Producer-Consumer-Crawler
1-6 Probleme und Lösungen zur Python-Thread-Sicherheit
1-7 Pythons benutzerfreundlicher Thread-Pool ThreadPoolExecutor
1-8 Python verwendet Thread-Pools, um eine Beschleunigung in Webdiensten zu erreichen
1-9 Verwenden Sie das Multiprocessing-Modul, um die Programmausführung zu beschleunigen
1-10 Python verwendet einen Multiprozesspool, um die Programmausführung im Flask-Dienst zu beschleunigen
1-11 Python asynchrones IO implementiert gleichzeitigen Crawler
1-12 Verwendung von Semaphoren zur Steuerung der Crawler-Parallelität bei asynchroner E/A
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Erste Schritte mit der praktischen PHP-Entwicklung: Schnelle PHP-Erstellung [Small Business Forum]
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Schnellstart-Node.JS-Vollversion
Der Frontend-Kurs, der Sie am besten versteht: HTML5/CSS3/ES6/NPM/Vue/...[Original]
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Anmerkungen
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