1. 单例模式 --> 单一(唯一)的实例. 在整个运行时间内, 内存中只有一个对象, 一般该对象涉及网络,资源等操作. 2. 单例模式一般分为懒汉式和饿汉式 懒汉式内存占用更加合理. 3. 调用实现 4. 结果

本节内容: 异常处理.Socket语法.SocketServer实现多并发.进程和线程.线程锁.GIL.Event.信号量.进程间通讯.生产者消费者模型.队列Queue.multiprocess实例 异常处理.红绿灯.吃包子实例 一:异常处理: 异常是因为程序出现了错误而在正常的控制流以为采取的行为,当python检测到一个异常的时候,解释器就会支出当前流已经无法继续下去,这时候就出现了异常,从python 1.5开始,所有的标准异常都是实用类实现的, Python的异常处理能力是很强大的,可向

lock 机制不管你是java, C#, 还是python都是常用的线程同步机制, 相比较C# 的锁机制, python的加锁显得比较简单, 直接调用threading 标准库的lock 就可以了. python 的 lock类有两个函数, 分别是acquire 函数以及 release 函数, 前者起到锁定的作用, 将状态设置为锁定状态, 后者则是解锁, 将状态设置为未锁定状态. 我们看看代码: # python 多线程同步 lock import threading from time im

20. 浅拷贝与深拷贝 如何理解C++中的浅拷贝与深拷贝 深拷贝和浅拷贝 在进行对象拷贝时,当对象包含对其他资源的引用,如果需要拷贝这个独享所引用的对象,那就是深拷贝,否则就是浅拷贝 *** 21.构造函数和析构函数的调用顺序? 继承时需要注意的问题 构造函数是自上而下调用,析构函数是自下而上调用 顺序 #include<iostream> using namespace std; class Base{ public: Base(){cout<<"创建Base基类.&q

一.线程基本概述 1.1.进程和线程 进程:一个应用程序一般都是一个进程,正在进行的程序 每一个进程最少都有一个线程,都有一个执行顺序,该顺序是一个执行路径或者一个控制单元 线程:进程中一个独立的控制单元,线程控制着进程的执行. windows中的任务管理器,可以查看进程,linux下通过ps命令 线程是进程的最小单位 线程依赖于进程 线程随着进程的创建和创建,随着进程的结束而消亡 如迅雷:可以同时开启多个下载,就是多线程 多个程序同时执行,时CPU在很快的切换,看上去是同时执行,实际上是在CP

单例模式(Singleton Pattern): 在平时的开发中,可能会用到单例模式,许多java的笔试题中也会叫笔试者写出单例模式的那几种写法并且分析.那么下面就来轻轻地探讨一下,最简单的设计模式,即单例模式. 单例模式的解释: GoF对单例模式的定义:保证一个类只有一个实例存在,同时提供能对该实例加以访问的全局访问方法.说的意思就是一个类在整个程序中就只能有一个实例,并且这个类中要定义一些可以全局访问的属性.方法等. 单例模式的要点有三: 1.有且仅有一个实例. 2.自己创建自己的实例. 3

1,Linux基本命令行的组成结构 2,Linux系统命令操作格式 命令 空格 参数 空格 需要处理的内容 rm   -rf   /tmp/* ls   -la   /home 一般情况下(参数)是可选的,一些情况下(文件的路径)也是可选的 参数 > 同一个命令,跟上不同的参数执行不同的功能,执行Linux命令,添加参数的目的是让命令更加贴近实际工作的需要,Linux命令,参数之间,普遍应该用一个 或多个空格分割 3,创建一个目录/xuexue mkdir xuexue    在root目录下创

单利模式的应用场景: 单利模式(Singleton Pattern)是指确保一个类在任何情况下都绝对只有一个实例.并提供一个全局反访问点.单利模式是创建型模式.单利模式在生活中应用也很广泛,比如公司CEO只有一个,部门经理只有一个等.JAVA中ServletCOntext,ServetContextCOnfig等,还有spring中ApplicationContext应用上下文对象,SessionFactory,数据库连接池对象等.使用单利模式可以将其常驻于内存,可以节约更多资源. 写法: 1:

/** * 单例模式-饿汉式 */ public class Singleton { // 在定义的时候就初始化_instance, private static Singleton _instance = new Singleton(); // 够造函数必须是私有的,不能被外部直接调用. private Singleton() { } // 暴露给外部,提供实例. public static Singleton getInstance() { return _instance; } } /**

Python语言本身是支持多线程的,不像PHP语言. 下面的例子是多个线程做同一批任务,任务总是有task_num个,每次线程做一个任务(print),做完后继续取任务,直到所有任务完成为止. #coding:utf-8 import threading start_task = 0 task_num = 10000 mu = threading.Lock() ###通过工厂方法获取一个新的锁对象 class MyThread(threading.Thread): ###类MyThread继承基

线程有2种调用方式,如下: 直接调用 import threading import time def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数 print("running on number:%s" %num) time.sleep(3) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=sayhi,args=(1,)) #生成一个线程实例 t2 = threading.Thread(target=sayhi,

先看不加锁的: #coding=utf-8from multiprocessing import Process,Lockimport time def l(num):    #lock.acquire()        #stime.sleep(2)    print "Hello num:%s" %num    #lock.release() if __name__=='__main__':    lock=Lock()    for num in range(10):      

如果没有fcntl模块则用 sudo pip install fcntl安装 模块简单说明: 打开文件,不存在则创建之 f = open('./test','w') fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_EX) 这样就对文件test加锁了,如果有其他进程对test文件加锁,则不能成功,会被阻塞,但不会退出程序. 解锁:fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_UN) fcntl模块: flock() : flock(f, operation) operation : 包括:

python 中给文件加锁——fcntl模块import fcntl 打开一个文件##当前目录下test文件要先存在,如果不存在会报错.或者以写的方式打开f = open('./test')对该文件加密:fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_EX)这样就对文件test加锁了,如果有其他进程对test文件加锁,则不能成功,会被阻塞,但不会退出程序.解锁:fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_UN) fcntl模块:flock() : flock(f, operation)o

面向切面编程(AOP)是一种编程思想,与OOP并不矛盾,只是它们的关注点相同.面向对象的目的在于抽象和管理,而面向切面的目的在于解耦和复用. 举两个大家都接触过的AOP的例子: 1)java中mybatis的@Transactional注解,大家知道被这个注解注释的函数立即就能获得DB的事务能力. 2)python中的with threading.Lock(),大家知道,被这个with代码块包裹的部分立即获得同步的锁机制. 这样我们把事务和加锁这两种与业务无关的逻辑抽象出来,在逻辑上解耦,并且可

话不多说,直接上代码: import time from functools import partial from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor # 异步回调需要加锁吗? """ 疑问来源,在做数据分析时,为了提高程序速度,使用了进程池,并为了汇总每个进程处理的结果,使用到回调函数, 我的回调函数中需要对数据进行修改,因此不得不考虑数据安全问题. 按照我的想法:回调在进程执行完毕之后才发生,此时已

避开死锁 代码程序中,尽量要避免死锁的产生,下面分析常见的线程锁使用方式 :注:只有同一把锁才会产生互斥 1.常见的死锁方式(加锁时程序报错,锁未释放): import time import threading class Lock(): def __init__(self): self.mutex = threading.Lock() def error(self): try: self.mutex.acquire() a = '1' b = 2 print(a+b) self.mutex.

首先要引入库import fcntl打开一个文件f = open('./test')对该文件加密:fcntl.flock(f, fcntl.LOCK_EX)这样就对文件test加锁了,如果有其他进程要对test进行加锁,则不能成功,会被阻塞,但不会退出程序.解锁:fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_UN)解锁后,其他进程就可以对该文件进行加锁了.另外还有一种共享锁:acquire a shared lockfcntl.flock(f,fcntl.LOCK_SH) 还有一篇文章htt

一.共享变量 共享变量:当多个线程访问同一个变量的时候.会产生共享变量的问题. 例子: import threading sum = 0 loopSum = 1000000 def myAdd(): global sum, loopSum for i in range(1,loopSum): sum += 1 def myMinu(): global sum, loopSum for i in range(1,loopSum): sum -= 1 if __name__ == "__main__

原文:http://blog.csdn.net/ghostfromheaven/article/details/7671853 单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问他的全局访问点. 实现某个类只有一个实例的途径: 1,让一个全局变量使得一个对象被访问,但是他不能防止外部实例化多个对象. 2,让类自身保存他的唯一实例,这个类可以保证没有其他实例可以被创建. 多线程时的单例模式:加锁-双重锁定 饿汉式单例类:在类被加载时就将自己实例化(静态初始化).其优点是躲避了多线程访问的安全性问题,