Events不同线程之间同步对象 参数说明: # 实例化event对象 event = threading.Event() # 等待检测标志位被设定,标志位设置后就不阻塞了 # 客户机线程可以等待设置标志 event.wait() # 设置一个全局变量标志位True event.set() # 清空全局变量False event.clear() events模板: 通过Event来实现两个或多个线程间的交互,下面是一个红绿灯的例子,即起动一个线程做交通指挥灯,生成几个线程做车辆,车辆行驶按红灯停…

1.urllib.urlopen(url[,data[,proxies]]) urllib.urlopen(url[, data[, proxies]]) :创建一个表示远程url的类文件对象,然后像本地文件一样操作这个类文件对象来获取远程数据.参数url表示远程数据的路径,一般是网址:参数data表示以post方式提交到url的数据(玩过web的人应该知道提交数据的两种方式:post与get.如果你不清楚,也不必太在意,一般情况下很少用到这个参数):参数proxies用于设置代理. 打开一个u…

第一章:Python基础知识 1.Python 变量了解 .Python 二进制 .Python 字符编码 4.Python if条件判断 5.Python while循环 6.Python for循环 7.Python pyc知识了解 8.Python 数据运算 9.Python 列表 10.Python 字符串操作 11.Python 元组 12.Python 字典 13.Python 集合 14.Python 文件操作 15.Python Input交互 第二章:Python函数 1.Py…

最近学到 函数 闭包的时候,似懂非懂.迷迷糊糊的样子,很是头疼,今天就特意查了下关于闭包的知识,现将我自己的理解分享如下! 一.python 闭包定义 首先,关于闭包,百度百科是这样解释的: 闭包是指可以包含自由(未绑定到特定对象)变量的代码块:这些变量不是在这个代码块内或者任何全局上下文中定义的,而是在定义代码块的环境中定义(局部变量).“闭包” 一词来源于以下两者的结合:要执行的代码块(由于自由变量被包含在代码块中,这些自由变量以及它们引用的对象没有被释放)和为自由变量提供绑定的计算环境(作…

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什么是urllib urlopen urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) import urllib.request #get请求形式 response = urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com') print(response.read().decode('utf…

This article describes the Python threading synchronization mechanisms in details. We are going to study the following types: Lock, RLock, Semaphore, Condition, Event and Queue. Also, we are going to look at the Python internals behind those mechanis…

目前公司主要开发安卓平台的APP,平时测试经常需要使用monkey测试,所以尝试了下用python调用monkey,代码如下: import os apk = {'j': 'com.***.test1', 'h': 'com.***.test2'} print 'enter \'j\' to test test1' print 'enter \'h\' to test test2' #choose apk while True: test_apk = raw_input('which apk d…

由于在测试环境上用docker部署了多个应用,而且他们的端口有的相同,有的又不相同,数量也比较多,在使用jenkins发版本的时候,不好配置,于是想要写一个脚本,能在docker 容器创建.停止的时候,自动生成nginx反向代理,然后reload nginx 我的原则是尽量简单,轻量,内存占用少 目标很明确,只要能监听到docker的容器启动/停止事件,即可 网上查了一下可以用docker events来监听docker事件,试了一下,发现基本可以满足,于是用python写了一段程序,用来监听d…

1 模块简介 threading模块在Python1.5.2中首次引入,是低级thread模块的一个增强版.threading模块让线程使用起来更加容易,允许程序同一时间运行多个操作. 不过请注意,Python中的线程最好是与IO操作一起工作,比如从网络上下载资源或者从你的电脑中读取文件和目录.如果你需要处理一些CPU密集的任务,你最好是看看Python的multiprocessing模块.原因就是Python有GIL锁(解释器全局锁),使得所有的线程在主线程内运行.由于这个原因,当你使用线程执…