tutoriel python, sélection du module, introduction
Introduction
Le module select de Python se concentre sur le multiplexage d'E/S et propose trois méthodes : select poll et epoll (ces deux derniers sont disponibles sous Linux et Windows ne prend en charge que select). (système freeBSD)
méthode de sélection
est également fournie. Le processus spécifie quels descripteurs de fichiers le noyau écoute (jusqu'à 1024 fds) et quels événements, lorsqu'aucun événement de descripteur de fichier ne se produit. , le processus est bloqué ; lorsqu'un ou plusieurs événements de descripteur de fichier se produisent, le processus est réveillé.
Lorsque nous appelons select() :
1. Passage du contexte à l'état du noyau
2. Copiez fd de l'espace utilisateur vers l'espace noyau
3. Le noyau parcourt tous les fds pour voir si l'événement correspondant se produit
4. S'il ne se produit pas, le processus est bloqué. Lorsque le pilote de périphérique génère une interruption ou un délai d'attente, le processus est réveillé et parcouru à nouveau <.>
5. Renvoie le fd parcouru 6. Copiez le fd de l'espace noyau vers l'espace utilisateur fd:file descriptor file descriptor fd_r_list, fd_w_list, fd_e_list = select.select(rlist, wlist, xlist, [timeout])Paramètres : accepte quatre paramètres (les trois premiers sont obligatoires)rlist : attendez d'être prêt à lirewlist : attendre d'être prêt à écrirexlist : attendre une « condition exceptionnelle »timeout : délai d'expirationValeur de retour : trois listesLa méthode select est utilisée pour surveiller les descripteurs de fichiers (lorsque les conditions du descripteur de fichier ne sont pas remplies, select bloquera Lorsque l'état d'un descripteur de fichier change, trois listes seront renvoyées 1. Lorsque le fd). dans la séquence du paramètre 1 répond à la condition "lisible", obtenez le fd modifié et ajoutez-le à la fd_r_list 2. Lorsque la séquence du paramètre 2 contient fd, alors tous les fd de la séquence seront fd est ajouté à fd_w_list 3. Lorsqu'une erreur se produit dans le fd dans la séquence du paramètre 3, le fd avec l'erreur sera ajouté à fd_e_list 4. Lorsque le délai d'attente est vide, sélectionnez bloquera jusqu'à ce que le handle surveillé change Lorsque le délai d'attente = n (entier positif), alors s'il n'y a aucun changement dans le handle surveillé, select bloquera pendant n secondes, puis renverra trois listes nulles, si le changements de handle surveillés, il sera exécuté directement. Exemple : Utilisez select pour implémenter un serveur simultanéimport socket import select s = socket.socket() s.bind(('127.0.0.1',8888)) s.listen(5) r_list = [s,] num = 0 while True: rl, wl, error = select.select(r_list,[],[],10) num+=1 print('counts is %s'%num) print("rl's length is %s"%len(rl)) for fd in rl: if fd == s: conn, addr = fd.accept() r_list.append(conn) msg = conn.recv(200) conn.sendall(('first----%s'%conn.fileno()).encode()) else: try: msg = fd.recv(200) fd.sendall('second'.encode()) except ConnectionAbortedError: r_list.remove(fd) s.close()
import socket flag = 1 s = socket.socket() s.connect(('127.0.0.1',8888)) while flag: input_msg = input('input>>>') if input_msg == '0': break s.sendall(input_msg.encode()) msg = s.recv(1024) print(msg.decode()) s.close()
.
epoll.closedVrai si l'objet epoll est fermé. Vérifiez si l'objet epoll est fermé epoll.fileno(). Renvoyer le numéro de descripteur de fichier du contrôle fd. Renvoie le descripteur de fichier de l'objet epoll epoll.fromfd(fd)Créer un Objet epoll à partir d'un descripteur de fichier donné. Créez un objet epoll basé sur le fd spécifié epoll.register(fd[, eventmask])Enregistrez un descripteur fd avec. l'objet epoll. à l'objet epoll Enregistrez fd et les événements correspondants dans epoll.modify(fd, eventmask)Modifiez un descripteur de fichier enregistré. fd epoll.unregister(fd)Supprimez un descripteur de fichier enregistré de l'objet epoll epoll. poll(timeout=-1, maxevents=-1)Attendez le délai d'attente des événements en secondes (float) jusqu'à ce que l'événement fd enregistré se produise, et un dict sera renvoyé au format : {(fd1, event1), (fd2, event2) ,...(fdn,eventn)}Événement : EPOLLIN Disponible en lecture Le symbole d'état lisible est 1EPOLLOUT Disponible pour l'écriture Le symbole d'état inscriptible est 4EPOLLPRI Données urgentes pour lectureEPOLLERR Une condition d'erreur s'est produite sur l'assoc Le symbole d'état d'erreur est 8EPOLLHUP Un raccrochage s'est produit. sur l'assoc. fd Hang statusEPOLLET Set Edge Trigger behavior, the default is Level Trigger behavior 默认为水平触发,设置该事件后则边缘触发
EPOLLONESHOT Set one-shot behavior. After one event is pulled out, the fd is internally disabled
EPOLLRDNORM Equivalent to EPOLLIN
EPOLLRDBAND Priority data band can be read.
EPOLLWRNORM Equivalent to EPOLLOUT
EPOLLWRBAND Priority data may be written.
EPOLLMSG Ignored.
水平触发和边缘触发:
Level_triggered(水平触发,有时也称条件触发):当被监控的文件描述符上有可读写事件发生时,epoll.poll()会通知处理程序去读写。如果这次没有把数据一次性全部读写完(如读写缓冲区太小),那么下次调用 epoll.poll()时,它还会通知你在上没读写完的文件描述符上继续读写,当然如果你一直不去读写,它会一直通知你!!!如果系统中有大量你不需要读写的就绪文件描述符,而它们每次都会返回,这样会大大降低处理程序检索自己关心的就绪文件描述符的效率!!! 优点很明显:稳定可靠
Edge_triggered(边缘触发,有时也称状态触发):当被监控的文件描述符上有可读写事件发生时,epoll.poll()会通知处理程序去读写。如果这次没有把数据全部读写完(如读写缓冲区太小),那么下次调用epoll.poll()时,它不会通知你,也就是它只会通知你一次,直到该文件描述符上出现第二次可读写事件才会通知你!!!这种模式比水平触发效率高,系统不会充斥大量你不关心的就绪文件描述符!!!缺点:某些条件下不可靠
epoll实例:
import socket import select s = socket.socket() s.bind(('127.0.0.1',8888)) s.listen(5) epoll_obj = select.epoll() epoll_obj.register(s,select.EPOLLIN) connections = {} while True: events = epoll_obj.poll() for fd, event in events: print(fd,event) if fd == s.fileno(): conn, addr = s.accept() connections[conn.fileno()] = conn epoll_obj.register(conn,select.EPOLLIN) msg = conn.recv(200) conn.sendall('ok'.encode()) else: try: fd_obj = connections[fd] msg = fd_obj.recv(200) fd_obj.sendall('ok'.encode()) except BrokenPipeError: epoll_obj.unregister(fd) connections[fd].close() del connections[fd] s.close() epoll_obj.close()
import socket flag = 1 s = socket.socket() s.connect(('127.0.0.1',8888)) while flag: input_msg = input('input>>>') if input_msg == '0': break s.sendall(input_msg.encode()) msg = s.recv(1024) print(msg.decode()) s.close()
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu
