#!/usr/bin/env python3 from functools import partial from itertools import repeat from multiprocessing import Pool, freeze_support def func(a, b): return a + b def main(): a_args = [1,2,3] second_arg = 1 with Pool() as pool: L = pool.starmap(func, [(

需求 给定一个list   针对list 中每个元素执行一定的操作(这个操作很费时间,例如爬数据的时候调用某个网站的接口),返回操作后的list 例如 给定 1-10个数,在每个数字后面加个字母a 方法 1.利用线程池pool 及map 函数 实现 from multiprocessing import Pool from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import time pool = ThreadPool(10) #定义函数

首先,python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源(只能共用一个CPU),所以得用多进程.笔者从3.7亿数据的索引,取200多万的数据,从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右.每个分片用一个进程查询数据,最后拼接出完整的结果. 由于返回的json数据量较大,每次100多万到200多万,如何快速根据json构造pandas 的dataframe是个问题 — 笔者测试过read_json().json_normalize().DataFrame(eval(pan

from datetime import datetime from time import sleep import numpy as np import multiprocessing # from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool def func(x, y, z): sleep(3) return x+y, z if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(pro

原文链接:https://support.oracle.com/epmos/faces/DocumentDisplay?_adf.ctrlstate=23w4l35u5_4&id=1523934.1用途   提出问题,得到帮助并分享您的心得   排错步骤   什么是shared pool?   专用术语   Literal SQL   Hard Parse(硬解析)   Soft Parse(软解析)   完全相同的语句?   Sharable SQL   语句的版本   Library Cac

Shared pool 一.Shared pool的引入 当你发出一条sql语句交付Oracle,在执行和获取结果前,Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程: 1.语法检查(syntax check)       检查此sql的拼写是否语法.2.语义检查(semantic check)    诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限.3.对sql语句进行解析(prase)    利用内部算法对sql进行解析,生成解析树(parse tree)及执行计划(execu

共享池shared pool的概念用户提交的命令:解析.执行用户命令的解析解析的过程是一个相当复杂的过程,它要考虑各种可能的异常情况比如SQL语句涉及到的对象不存在.提交的用户没有权限等等而且还需要考虑如何执行SQL语句采用什么方式去获职数据等解析的最终结果是要产生oracle自己内部的执行计划从而指导SQL的执行过程.可以看到,解析的过程是一个非常消耗资源的过程.因此oracle在解析用户提交的SQL语句的过程中如果对每次出现的新的SQL语句,都按照标准过程完整的从头到尾解析一遍的话效率太低尤

这里说一下ROI Pool和ROI Align的区别: 一.ROI Pool层: 参考faster rcnn中的ROI Pool层,功能是将不同size的ROI区域映射到固定大小的feature map上,具体可实现可参考:https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7337944.html 它的缺点:由于两次量化带来的误差: (1)将候选框边界量化为整数点坐标值. (2)将量化后的边界区域平均分割成 k x k 个单元(bin),对每一个单元的边界进行量化. 下面我们用

基于<MySQL学习分享--Thread pool>对Thread pool架构设计的详细了解,本文主要对Thread pool的实现进行分析,并根据Mariadb和Percona提供的开源实现,进行简单的比较和评估. 1.<The Thread Pool Plugin> MySQL官方文档中,对Thread pool进行了详细的介绍,主要从实现和使用角度进行了说明.MySQL企业版实现通过插件方式实现,对源码逻辑没有侵入,是比较友好的方式.文档描述的实现机制方面,跟架构设计基本无

multiprocessing是python的多进程库,multiprocessing.dummy则是多线程的版本,使用都一样. 其中都有pool池的概念,进程池/线程池有共同的方法,其中方法对比如下 : There are four choices to mapping jobs to process. Here are the differences: Multi-args Concurrence Blocking Ordered-results map no yes yes yes app

pool是ceph存储数据时的逻辑分区,它起到namespace的作用.其他分布式存储系统,比如Mogilefs.Couchbase.Swift都有pool的概念,只是叫法不同.每个pool包含一定数量的PG,PG里的对象被映射到不同的OSD上,因此pool是分布到整个集群的. 除了隔离数据,我们也可以分别对不同的POOL设置不同的优化策略,比如副本数.数据清洗次数.数据块及对象大小等. 查看POOL 查看pool有多种方式: [root@mon1 ~]# rados lspools rbd t

var course = { teacher :{ teacherId:001, teacherName:"王" }, course : { courseId : 120, courseName : "开心一笑" }, admin : "班主任" } var obj_help = { obj_tansform: function (data, temple) { //子对象转化为指定结构的复杂对象 var _self = this; var ca

原文链接 http://ymblog.net/2016/07/24/wordpress-prism/ 继昨天花了一天一夜的时间匆匆写了主题Jiameil3.0之后,心中一直在想着优化加速,体验更好,插件更少,到目前为止,博客插件有多说,Crayon Syntax Highlighter代码高亮插件,super cache缓存插件,百度sitemap.在没有缓存的情况下,首页dom初识加载完成(不是document加载完成)的时间为5-6s左右,有缓存的情况下大概为2s左右,觉得慢了,查看源码,发

一.单日期格式 因为是用注解完完成的后台访问,所以必须在大配置中配置包扫描器: 1.applicactionContext.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-ins

大伙都知道,文件系统是树形结构的,有时候我们会想到把目录的层次结构变为纯文本形式,就像这样: ├─Windows-universal-samples-master │ ├─Samples │ │ ├─3DPrintingFromUnity │ │ │ └─Assets │ │ │ └─Script │ │ ├─Accelerometer │ │ │ ├─cpp │ │ │ ├─cs │ │ │ ├─js │ │ │ │ ├─css │ │ │ │ ├─html │ │ │ │ ├─js │ │

随着苹果ibooks对国内的开放,最近接了个麻烦的需求: 把现有的APK转化支持苹果ibooks电子书的epub格式 apk,基本都知道就是安卓的应用程序 epub,是ibooks支持的电子书格式 (xhtml组成的静态多页面) 这apk与epub两个完全不是一个世界的东西,怎么能关联并转化? 因为我司产出的APK应用是通过phonegap打包的SPA应用,这也是一套黑科技,通过ppt批量生成应用,本质上还是web那一套,所以给epub转化提供契机 通过H5写应用已经流行几年了,这里也不多说了,

我们已经有了 Load Balance Pool "web servers"和 VIP,接下来需要往 Pool 里添加 member 并学习如何使用 cloud image. 先准备两个 instance: "Web1" 和 "Web2". 使用 Ubuntu Cloud Image 由于 cirros 镜像不能运行 HTTP 服务,我们将使用 Ubuntu Cloud Image.下载地址为 http://uec-images.ubuntu.c

上节完成了 LBaaS 配置,今天我们开始实现如下 LBaaS 环境. 环境描述如下: 1. 创建一个 Pool “web servers”. 2. 两个 pool member “WEB1” 和 “WEB2”,均为运行 Ubuntu cloud image 的 instance. 3. load balancer VIP 与 floating IP 关联. 4. 位于外网的 client 通过 floating IP 外网访问 web server 我们从第一步开始. 创建 Pool 点击菜单

Given a roman numeral, convert it to an integer. Input is guaranteed to be within the range from 1 to 3999. 罗马数转化成数字问题,我们需要对于罗马数字很熟悉才能完成转换.以下截自百度百科: 罗马数字是最早的数字表示方式,比阿拉伯数字早2000多年,起源于罗马. 如今我们最常见的罗马数字就是钟表的表盘符号:Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ(IIII),Ⅴ,Ⅵ,Ⅶ,Ⅷ,Ⅸ,Ⅹ,Ⅺ,Ⅻ…… 对应阿拉伯数字(就是现

Given an integer, convert it to a roman numeral. Input is guaranteed to be within the range from 1 to 3999. 之前那篇文章写的是罗马数字转化成整数(http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4120857.html), 这次变成了整数转化成罗马数字,基本算法还是一样.由于题目中限定了输入数字的范围(1 - 3999), 使得题目变得简单了不少. 基本字符 I V