python学习笔记——多进程二 进程的退出

部分ssrpc.py代码分析 -- 服务端: 1 #!/usr/bin/python3 2 3 from xmlrpc.client import Fault, dumps, loads 4 import sys 5 from socketserver import ForkingMixIn 6 from xmlrpc.server import SimpleXMLRPCServer 7 8 class VerboseFaultXMLRPCServer(SimpleXMLRPCServer):

逻辑运算符 python不用&& || !表示与或非,用and or not,优先级是not > and > or. bool类型:True 和 False 条件语句 if expression1: ; elif expression2: ; else: ; 字符串函数 word = raw_input("Enter a word: ") # 读入字符串给word isalpha()  # 返回False如果字符串里含有非字母字符 word = word[n

知识点 切片 切片 取一个list或tuple的部分元素. 原理:调用__getitem__,__setitem__,__delitem__和slice函数. 根据官方的帮助文档(https://docs.python.org/2/library/operator.html)可知,_getitem_返回元素的下标,_setitem_设置元素的值,_remove_删除元素的值. 而slice函数实现最重要的切片功能.            x=a[1:5] --> x._getitem_(slic

在上篇[Python学习笔记之一]Python关键字及其总结中我提到了yield,本篇文章我将会重点说明yield的用法 在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前

摘抄:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431927781401bb47ccf187b24c3b955157bb12c5882d000 要让Python程序实现多进程(multiprocessing),我们先了解操作系统的相关知识. Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调

要让python程序实现多进程,我们先了解操作系统的相关知识 Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,他非常特殊,普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork调用一次, 返回两次,因为操作系统自动把当前进程称为父进程复制了一份,然后,分别在父进程和子进程返回. 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以父进程要记下来 子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的id Python的OS模块封

模块是一种组织形式,他是 实现了某个功能的代码的集合,它将彼此有关系的代码组织到一个文件或一个目录中(目录中包含多个文件,这里改称为 "包"). 模块分三类 内置模块 第三方模块 自定义模块 模块的定义: package/└── mod01.py package/├── mod01.py├── mod02.py└── mod03.py package/├── __init__.py├── mod01.py├── mod02.py└── mod03.py package/├── __in

输入 >>>x=input('提示:') 输出重定向 python2.7 >>>print>>fp,"xxx" >>>fp.close() python3.5 >>>print('xxx',file=fp) >>>fp.close() 关于for的一个细节 >>>for i in range(3):     print(i) 0 1 2 >>>for

Python可以用List当数组用,但是由于List的元素可以是任意对象,因此保存一个List需要保存所有指针和元素.非常消耗内存. 本文学习博客:用Python做科学计算 整理笔记,以待备用. 首先是NumPy函数库导入 importnumpy as np 创建数组 array 使用array可以创建多维数组 a = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9,10]]) shape 使用shape可以获得数组维数 a.shape (3,4) r