この記事の内容はPythonでのプロセスプールの簡単な実装コードですが、ある程度参考になる内容ですので、困っている方は参考にしていただければ幸いです。
Python に戻り、Python プロセス プールを使用します。
前回の面接で、面接官が「プロセス プールのデフォルト パラメーターを知っていますか?」と尋ねたのを覚えています。私は答えませんでしたが、後でデフォルトのパラメータがあることが分かりました。デフォルトのパラメータを見てみましょう
1. パラメータなし
from multiprocessing.pool import Pool from time import sleep def fun(a): sleep(5) print(a) if __name__ == '__main__': p = Pool() # 这里不加参数,但是进程池的默认大小,等于电脑CPU的核数 # 也是创建子进程的个数,也是每次打印的数字的个数 for i in range(10): p.apply_async(fun, args= (i, )) p.close() p.join() # 等待所有子进程结束,再往后执行 print("end")
2. パラメータあり5
from multiprocessing.pool import Pool from time import sleep def fun(a): sleep(5) print(a) if __name__ == '__main__': p = Pool(5) # 最多执行5个进程,打印5个数 for i in range(10): p.apply_async(fun, args= (i, )) p.close() p.join() # 等待所有子进程结束,再往后执行 print("end")
以上がPythonでのプロセスプールの簡単な実装コードの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

listsandnumpyarraysinpythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblellessmemory-efficient、whileenumpyarraysaraysareoptimizedfornumericaldata.1)listsstorereferencesto objects、with whowedaround64byteson64-bitedatigu

toensurepythonscriptsbehaveCorrectlyAcrossDevelosment、staging、and Production、usetheseStrategies:1)環境variablesforsimplestetings、2)configurationfilesforcomplexsetups、and3)dynamicloadingforadaptability.eachtododododododofersuniquebentandrequiresca

Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。


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