利用Python实现在同一网络中的本地文件共享方法

multiprocessing模块 multiprocessing包是Python中的多进程管理包.它与 threading.Thread类似,可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程.该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中.该Process对象与Thread对象的用法相同,拥有is_alive().join([timeout]).run().start().terminate()等方法.属性有:authkey.daemon(要通过start()设置)

本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython).最多只能用满1个CPU核心. Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换. 1.新建单一进程 如果我们新建少量进程,可以如下: import multiprocessing import t

一.进程之间的数据共享 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据. 这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求,还可以扩展到分布式系统中. 但进程间应该尽量避免通信,即便需要通信,也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题. 以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题. 1.1 Manager模块介绍 虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于

本文实例讲述了Python3多进程 multiprocessing 模块.分享给大家供大家参考,具体如下: 多进程 Multiprocessing 模块 multiprocessing 模块官方说明文档 Process 类 Process 类用来描述一个进程对象.创建子进程的时候,只需要传入一个执行函数和函数的参数即可完成 Process 示例的创建. star() 方法启动进程, join() 方法实现进程间的同步,等待所有进程退出. close() 用来阻止多余的进程涌入进程池 Pool 造

Python中进程间共享数据,处理基本的queue,pipe和value+array外,还提供了更高层次的封装.使用multiprocessing.Manager可以简单地使用这些高级接口. Manager()返回的manager对象控制了一个server进程,此进程包含的python对象可以被其他的进程通过proxies来访问.从而达到多进程间数据通信且安全. Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaph

一.进程间通信 IPC(Inter-Process Communication) IPC机制:实现进程之间通讯 管道:pipe 基于共享的内存空间 队列:pipe+锁的概念--->queue 二.队列(Queue) 2.1 概念-----multiProcess.Queue 创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. Queue([maxsize])创建共享的进程队列. 参数 :maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制

本文利用Python3启动简单的HTTP服务器,以实现在同一网络中共享本地文件. 启动HTTP服务器 打开终端,转入目标文件所在文件夹,键入以下命令: $ cd /Users/zero/Documents/localFiles # python -m http.server <port number> $ sudo python3 -m http.server 8092 Serving HTTP on 0.0.0.0 port 8092 (http://0.0.0.0:8092/) ... 生

如下所示: import h5py import numpy as np #HDF5的写入: imgData = np.zeros((2,4)) f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件,文件指针是f f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面 f['labels'] = np.array([1,2,3,4,5]) #将数据写入文件的主键labels下面 f.close() #关闭文件 #HDF5的读取: f = h5

本文实例讲述了Python实现从log日志中提取ip的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: log日志内容如下(myjob.log): 124.90.53.68 - - [05/Feb/2018 11:37:07] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 - 61.148.245.145 - - [05/Feb/2018 12:37:44] "GET / HTTP/1.1" 200 - 61.148.245.145 - - [05/Feb/

如下所示: data = np.random.randn(20) factor = pd.cut(data,4) pd.get_dummies(factor) 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 2 0 0 0 1 3 0 0 1 0 4 1 0 0 0 5 0 1 0 0 6 0 1 0 0 7 0 1 0 0 8 0 0 1 0 9 0 1 0 0 10 0 0 0 1 11 0 1 0 0 12 0 1 0 0 13 0 0 1 0 14 0 0 1 0 15 0 1 0 0 16 0

本文实例讲述了python实现在windows服务中新建进程的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 需要安装的软件:python和pywin32,我这里装的分别是python-2.6.amd64.pywin32-217.win-amd64-py2.6 文件名:dma_ws.py #!python import win32serviceutil import win32service import win32event import os from subprocess import P

本文实例讲述了python获取元素在数组中索引号的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里python是通过index方法获取索引号的 li = ['a', 'b', 'new', 'D', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements'] print li.index("example") print li.index("new") print li.index("z") print "c&quo

本文实例讲述了Python实现批量读取word中表格信息的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 单位收集了很多word格式的调查表,领导需要收集表单里的信息,我就把所有调查表放一个文件里,写了个python小程序把所需的信息打印出来 #coding:utf-8 import os import win32com from win32com.client import Dispatch, constants from docx import Document def parse_doc(f):

本文实例讲述了Python编程实现从字典中提取子集的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 首先我们会想到使用字典推导式(dictionary comprehension)来解决这个问题,例如以下场景: prices={'ACME':45.23,'APPLE':666,'IBM':343,'HPQ':33,'FB':10} #选出价格大于 200 的 gt200={key:value for key,value in prices.items() if value > 200} print(gt

如下所示: #遍历指定目录中的MDB文件,构造FeatureClass名 >>> target_folder = 'D:\T20161202' ... file_names=('BOUAN','BOULK','BOUNT','BOUPT','CTRLK','CTRPT','HYDAN','HYDLK','HYDNT','HYDPT','PIPAN','PIPLK','PIPNT','PIPPT','RESAN','RESLK','RESNT','RESPT','ROAAN','ROALK