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Python 第5页

Python 是一种跨平台的编程语言,由于Python的动态语言以及解释型语言的本质,使得成为众多平台使用的脚本语言,科学研究的新型宠儿。Python解释器易于扩展,可以使用C语言或者C++扩展新的额功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件的扩展程序语言。

Python 元类

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因为类也是对象,你可以在运行时动态的创建它们,就像其他任何对象一样。首先,你可以在函数中创建类,使用class关键字即可。

Python ThreadLocal的使用-胖蔡说技术

Python ThreadLocal的使用

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在多线程环境下,每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好,因为局部变量只有线程自己能看见,不会影响其他线程,而全局变量的修改必须加锁。

Python 死锁-胖蔡说技术

Python 死锁

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在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源,就会造成死锁。尽管死锁很少发生,但一旦发生就会造成应用的停止响应。

Python 互斥锁-胖蔡说技术

Python 互斥锁

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当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行同步控制。线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定。

Python 线程同步-胖蔡说技术

Python 线程同步

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线程同步,线程间协同,通过某种计数,让一个线程访问某些数据时,其他线程不能访问这些数据,直到该线程完成对数据的操作。

Tornado 安装使用-胖蔡说技术

Tornado 安装使用

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Tornado应该运行在类Unix平台,在线上部署时为了最佳的性能和扩展性,仅推荐Linux和BSD(因为充分利用Linux的epoll工具和BSD的kqueue工具,是Tornado不依靠多进程/多线程而达到高性能的原因)。

Python 多线程-共享全局变量

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Python开发过程中,当需要多线程共同访问同一个变量时,我们需要创建一个全局变量,在一个进程中创建的所有线程共享全局变量。

Python threading的使用说明-胖蔡说技术

Python threading的使用说明

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通过使用threading模块能完成多任务的程序开发,为了让每个线程的封装性更完美,所以使用threading模块时,往往会定义一个新的子类class,只要继承threading.Thread就可以了,然后重写run方法。

Python 多线程-胖蔡说技术

Python 多线程

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python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用。

Django 中间件-胖蔡说技术

Django 中间件

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Django中间件是一个轻量级、底层的插件系统,可以介入Django的请求和响应处理过程,修改Django的输入或输出。可通过添加到Django配置文件中的MIDDLEWARE_CLASSES元组中实现激活。