python的os module中有fork()函数用于生成子进程,生成的子进程是父进程的镜像,但是它们有各自的地址空间,子进程复制一份父进程内存给自己,两个进程之 间的执行是相互独立的,其执行顺序可以是不确定的、随机的、不可预测的,这点与多线程的执行顺序相似。
import os def child(): print 'A new child:', os.getpid() print 'Parent id is:', os.getppid() os._exit(0) def parent(): while True: newpid=os.fork() print newpid if newpid==0: child() else: pids=(os.getpid(),newpid) print "parent:%d,child:%d"%pids print "parent parent:",os.getppid() if raw_input()=='q': break parent()
在我们加载了os模块之后,我们parent函数中fork()函数生成了一个子进程,返回值newpid有两个,一个为0,用以表示子进程,一个是大于 0的整数,用以表示父进程,这个常数正是子进程的pid. 通过print语句我们可以清晰看到两个返回值。如果fork()返回值是一个负值,则表明子进程生成不成功(这个简单程序中没有考虑这种情况)。如果 newpid==0,则表明我们进入到了子进程,也就是child()函数中,在子进程中我们输出了自己的id和父进程的id。如果进入了else语句, 则表明newpid>0,我们进入到父进程中,在父进程中os.getpid()得到自己的id,fork()返回值newpid表示了子进程的id,同时我们输出了父进程的父进程的id. 通过实验我们可以看到if和else语句的执行顺序是不确定的,子、父进程的执行顺序由操作系统的调度算法来决定。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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