class QueueObject(): def __init__(self, queue, auto_get=False): self._queue = queue self.object = self._queue.get() if auto_get else None def __enter__(self): if self.object is None: self.object = self._queue.get() return self.object def __exit__(sel

1. 小整数对象池 整数在程序中的使用非常广泛,Python为了优化速度,使用了小整数对象池, 避免为整数频繁申请和销毁内存空间. Python 对小整数的定义是 [-5, 256] 这些整数对象是提前建立好的,不会被垃圾回收.在一个 Python 的程序中,无论这个整数处于LEGB中的哪个位置, 所有位于这个范围内的整数使用的都是同一个对象.同理,单个字母也是这样的. In [1]: a=-5 In [2]: b=-5 In [3]: a is b Out[3]: True In [4]: a

本文为is同一性运算符的详细解释.is用于判断两个对象是否为同一个对象,具体来说是两个对象在内存中的位置是否相同. python为了提高效率,节省内存,在实现上大量使用了缓冲池技术和字符串intern技术. 整数和字符串是不可变对象,也就意味着可以用来共享,如100个“python”字串变量可以共享一个“python”字符串对象,而不是创建100个“python”字符串. 小整数对象池 为了应对小整数的频繁使用,python使用对小整数进行了缓存,默认范围为[-5,256],在这个范围内的所有整

小整数对象池: Python为了优化速度,使用了小整数对象池,避免为整数频繁申请和销毁 Python 对小整数的定义是 [-5, 256] 这些整数对象是提前建立好的,不会被垃圾回收,所有位于这个范围内的整数使用的都是同一个对象,单个字母也是这样的. intern机制: 实现 Intern 机制的方式非常简单,就是通过维护一个字符串储蓄池,这个池子是一个字典结构,如果字符串已经存在于池子中就不再去创建新的字符串,直接返回之前创建好的字符串对象,如果之前还没有加入到该池子中,则先构造一个字符串对象

python 对象 在python中,对象就是为C中的结构体在堆上申请的一块内存,一般来说,对象是不能被静态初始化的,并且不能再栈空间上生存.本文主要对Python的基本数据类型做简单的介绍. PyObject 在python中,所有东西都是对象,而所欲的对象都拥有一些共性(object.h/PyObject). PyObject是整个python对象机制的核心. typedef struct _object { PyObject_HEAD } PyObject; 在release模式下编译py

DBUtils 是一套用于管理数据库连接池的包,为高频度高并发的数据库访问提供更好的性能,可以自动管理连接对象的创建和释放.最常用的两个外部接口是 PersistentDB 和 PooledDB,前者提供了单个线程专用的数据库连接池,后者则是进程内所有线程共享的数据库连接池. 简介 DBUtils是一套Python数据库连接池包,并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装.DBUtils来自Webware for Python. DBUtils提供两种外部接口: PersistentDB :

Python数据库连接池DBUtils   DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块. 此连接池有两种连接模式: 模式一:为每个线程创建一个连接,线程即使调用了close方法,也不会关闭,只是把连接重新放到连接池,供自己线程再次使用.当线程终止时,连接自动关闭. POOL = PersistentDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块 maxusage=None, # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制 setsession=[],

Python数据库连接池DBUtils   DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块. 此连接池有两种连接模式: 模式一:为每个线程创建一个连接,线程即使调用了close方法,也不会关闭,只是把连接重新放到连接池,供自己线程再次使用.当线程终止时,连接自动关闭. POOL = PersistentDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块 maxusage=None, # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制 setsession=[],

基于简单版创建类对象过多,现自定义高级版python线程池,代码如下 #高级线程池 import queue import threading import time StopEvent = object() #全局变量当作取任务时的停止标志只要不是元组就可以 class ThreadPool(object): def __init__(self,max_num): self.q = queue.Queue() #创建无数个队列 self.max_num = max_num #线程池最大数 se

处于研究python内存释放问题,在阅读部分python源码,顺便记录下所得.(基于<python源码剖析>(v2.4.1)与 python源码(v2.7.6)) 先列下总结:        python 中一切皆为对象,所以会先讲明白python中的对象,然后开始整理最简单的两个类型,整形和字符串:然后会进一步探索容器类型,会讲 List 和 Dict,以及内存管理机制.有时间精力会总结下<python源码剖析>作者的 python模拟程序.编译的code对象与pyc文件.pyt

https://segmentfault.com/a/1190000002493548 pickle模块实现了一种算法,将任意一个Python对象转化成一系列字节(byets).此过程也调用了serializing对象.代表对象的字节流之后可以被传输或存储,再重构后创建一个拥有相同特征(the same characteristics)的新的对象. cPickle使用C而不是Python,实现了相同的算法.这比Python实现要快好几倍,但是它不允许用户从Pickle派生子类.如果子类对你的使用

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

1.0 序 对象是python中最核心的一个概念,在python的世界中,一切都是对象,整数.字符串.甚至类型.整数类型.字符串类型,都是对象.换句话说,python中面向对象的理念观测的非常彻底,面向对象理论中的"类"和"对象"在python中都是通过某个对象实现的. 在python中,已经预先定义了一些类型对象,比如int类型.str类型.dict类型等,这些我们称之为内建类型对象,这些类型对象实现了面向对象中"类"的概念:这些内建对象实例化

Python线程池与进程池 前言 前面我们已经将线程并发编程与进程并行编程全部摸了个透,其实我第一次学习他们的时候感觉非常困难甚至是吃力.因为概念实在是太多了,各种锁,数据共享同步,各种方法等等让人十分头痛.所以这边要告诉你一个好消息,前面的所有学习的知识点其实都是为本章知识点做铺垫,在学习了本章节的内容后关于如何使用多线程并发与多进程并行就采取本章节中介绍的方式即可. 这里要介绍一点与之前内容不同的地方,即如果使用队列进行由进程池创建的进程之间数据共享的话不管是multiprocessing模

上一篇博客地址:python代理池的构建4--mongdb数据库的增删改查 一.对数据库里面代理ip检查(proxy_test.py) #-*-coding:utf-8-*- ''' 目的:检查代理IP可用性,保证代理池中代理IP基本可用 思路 1.在proxy. _test.py中, 创建ProxyTester类 2.提供-一个run 方法,用于处理检测代理IP核心逻辑 2.1.从数据库中获取所有代理IP 2.2.遍历代理IP列表 2.3.检查代理可用性 如果代理不可用,让代理分数-1,如果代

上一篇博客地址:python代理池的构建3--爬取代理ip 一.mongdb数据库的增删改查(Mongo_pool.py) #-*-coding:utf-8-*- ''' 实现代理池的数据库模块 ●作用:用于对proxies 集合进行数据库的相关操作 目标:实现对数据库增删改查相关操作步骤: 1.在init 中,建立数据连接,获取要操作的集合,在del方法中关闭数据库连接2.提供基础的增删改查功能 i.实现插入功能i.实现修改该功能 ili.实现删除代理:根据代理的IP删除代理iv.查询所有代理

上篇博客地址:python代理池的构建2--代理ip是否可用的处理和检查 一.基础爬虫模块(Base_spider.py) #-*-coding:utf-8-*- ''' 目标: 实现可以指定不同URL列表,分组的XPATH和详情的XPATH,从不同页面上提取代理的IP,端口号和区域的通用爬虫; 步骤: 1.在base_ spider.py文件中,定义 一个BaseSpider类, 继承object 2.提供三个类成员变量: urls:代理IP网址的URL的列表 group_ xpath:分组X

上一篇博客地址:python代理池的构建1--代理IP类的构建,以及配置文件.日志文件.requests请求头 一.代理ip是否可用的处理(httpbin_validator.py) #-*-coding:utf-8-*- #check ip ''' 目标:检查代理IP速度,匿名程度以及支持的协议类型. 步骤: 检查代理IP速度和匿名程度; 代理IP速度:就是从发送请求到获取响应的时间间隔 匿名程度检查: 对http://httpbin.org/get 或https://httpbin.org/

一.整体结构 二.代理IP类的构建(domain.py文件) ''' 实现_ init_ 方法, 负责初始化,包含如下字段: ip: 代理的IP地址 port:代理IP的端口号 protocol: 代理IP支持的协议类型,http是0, https是1, https和http都支持是2 nick_ type: 代理IP的匿名程度,高匿:0,匿名: 1,透明:2 speed:代理IP的响应速度,单位s area:代理IP所在地区 score:代理IP的评分,用于衡量代理的可用性;默认分值可以通过配

1.python使用对象模型来存储数据.构造任何类型的值都是一个对象.”尽管python被当成一种面向对象的脚本的编程语言“,但你完全能够写出不使用任何类和实例的脚本. python对象都拥有三个特性:(1)身份.(2)类型.(3)值. (1)身份:每个对象都有一个唯一的身份来标识自己.可以使用内建函数 id()得到. (2)类型:对象的类型,决定了该对象可以保存的类型值. (3)值:对象表示的数据项. 2.标准类型. 数字(分为几个子类型,中有三个是整形) Integer (整形) Boole