python相似模块用例
一:threading VS Thread
众所周知,python是支持多线程的,而且是native的线程,其中threading是对Thread模块做了包装,可以更加方面的被使用,threading模块里面主要对一些线程操作对象化了,创建了Thread的类。
使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的函数,把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行,一种是直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的类里面,用例如下:
①使用Thread来实现多线程
#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import string import threading import time def threadMain(a): global count,mutex #获得线程名 threadname = threading.currentThread().getName() for x in xrange(0,int(a)): #获得锁 mutex.acquire() count += 1 #释放锁 mutex.release() print threadname,x,count time.sleep() def main(num): global count,mutex threads = [] count = 1 #创建一个锁 mutex = threading.Lock() #先创建线程对象 for x in xrange(0,num): threads.append(threading.Thread(target = threadMain,args=(10,))) for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() if __name__ == "__main__": num = 4 main(num);
②使用threading来实现多线程
#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import threading import time class Test(threading.Thread): def __init__(self,num): threading.Thread.__init__(self): self._run_num = num def run(self): global count,mutex threadName = threading.currentThread.getName() for x in xrange(0,int(self._run_num)): mutex.acquire() count += 1 mutex.release() print threadName,x,count time.sleep(1) if __name__ == "__main__": global count,mutex threads = [] num = 4 count = 1 mutex.threading.Lock() for x in xrange(o,num): threads.append(Test(10)) #启动线程 for t in threads: t.start() #等待子线程结束 for t in threads: t.join()
二:optparser VS getopt
①使用getopt模块处理Unix模式的命令行选项
getopt模块用于抽出命令行选项和参数,也就是sys.argv,命令行选项使得程序的参数更加灵活,支持短选项模式和长选项模式
例:python scriptname.py –f “hello” –directory-prefix=”/home” –t --format ‘a'‘b'
getopt函数的格式:getopt.getopt([命令行参数列表],‘短选项',[长选项列表])
其中短选项名后面的带冒号(:)表示该选项必须有附加的参数
长选项名后面有等号(=)表示该选项必须有附加的参数
返回options以及args
options是一个参数选项及其value的元组((‘-f','hello'),(‘-t',''),(‘—format',''),(‘—directory-prefix','/home'))
args是除去有用参数外其他的命令行 输入(‘a',‘b')
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import sys import getopt def Usage(): print "Usage: %s [-a|-0|-c] [--help|--output] args..."%sys.argv[0] if __name__ == "__main__": try: options,args = getopt.getopt(sys.argv[1:],"ao:c",['help',"putput="]): print options print "\n" print args for option,arg in options: if option in ("-h","--help"): Usage() sys.exit(1) elif option in ('-t','--test'): print "for test option" else: print option,arg except getopt.GetoptError: print "Getopt Error" Usage() sys.exit(1)
②optparser模块
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import optparser def main(): usage = "Usage: %prog [option] arg1,arg2..." parser = OptionParser(usage=usage) parser.add_option("-v","--verbose",action="store_true",dest="verbose",default=True,help="make lots of noise [default]") parser.add_option("-q","--quiet",action="store_false",dest="verbose",help="be vewwy quiet (I'm hunting wabbits)") parser.add_option("-f","--filename",metavar="FILE",help="write output to FILE") parser.add_option("-m","--mode",default="intermediate",help="interaction mode: novice, intermediate,or expert [default: %default]") (options,args) = parser.parse_args() if len(args) != 1: parser.error("incorrect number of arguments") if options.verbose: print "reading %s..." %options.filename if __name__ == "__main__": main()
以上就是threading VS Thread、optparser VS getopt 的相互比较,希望对大家学习模块有所帮助。

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2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

質問:Redisサーバーバージョンを表示する方法は?コマンドラインツールRedis-Cli-versionを使用して、接続されたサーバーのバージョンを表示します。 Info Serverコマンドを使用して、サーバーの内部バージョンを表示し、情報を解析および返信する必要があります。クラスター環境では、各ノードのバージョンの一貫性を確認し、スクリプトを使用して自動的にチェックできます。スクリプトを使用して、Pythonスクリプトとの接続やバージョン情報の印刷など、表示バージョンを自動化します。

Redisサーバーを起動する手順には、以下が含まれます。オペレーティングシステムに従ってRedisをインストールします。 Redis-Server(Linux/Macos)またはRedis-Server.exe(Windows)を介してRedisサービスを開始します。 Redis-Cli ping(Linux/macos)またはRedis-Cli.exePing(Windows)コマンドを使用して、サービスステータスを確認します。 Redis-Cli、Python、node.jsなどのRedisクライアントを使用して、サーバーにアクセスします。

Redisメモリサイズの設定は、次の要因を考慮する必要があります。データ量と成長傾向:保存されたデータのサイズと成長率を推定します。データ型:異なるタイプ(リスト、ハッシュなど)は異なるメモリを占めます。キャッシュポリシー:完全なキャッシュ、部分キャッシュ、フェージングポリシーは、メモリの使用に影響します。ビジネスピーク:トラフィックピークに対処するのに十分なメモリを残します。

Redis Persistenceは余分なメモリを取り、RDBはスナップショットを生成するときに一時的にメモリの使用量を増加させ、AOFはログを追加するときにメモリを取り上げ続けます。影響要因には、データのボリューム、永続性ポリシー、Redis構成が含まれます。影響を緩和するために、RDBスナップショットポリシーを合理的に構成し、AOF構成を最適化し、ハードウェアをアップグレードし、メモリの使用量を監視できます。さらに、パフォーマンスとデータセキュリティのバランスを見つけることが重要です。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

** Redisメモリ構成のコアパラメーターはMaxMemoryであり、Redisが使用できるメモリの量を制限します。この制限を超えると、Redisは、Maxmemory-Policyに従って除去戦略を実行します。これには、次のようになります。その他の関連パラメーターには、Maxmemory-Samples(LRUサンプル量)、RDB圧縮が含まれます
