day05-多任务-正则-装饰器

2024-06-02 05:44
文章标签 多任务 正则 装饰 day05

本文主要是介绍day05-多任务-正则-装饰器，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、多任务

1-进程和线程

进程是操作系统分配资源的最小单元

线程执行程序的的最小单元

线程依赖进程，可以获取进程的资源

一个程序执行 先要创建进程分配资源，然后使用线程执行任务

默认情况下一个进程中有一个线程

2-多任务介绍

运行多个进程或线程执行代码逻辑

多个进程或线程同时执行叫做并行执行

多个进程或线程交替执行叫做并发执行

必行还是并发有cpu个数决定

5个进程 cpu核心是3个 计算时时并发执行 5个进程需要抢占cpu资源，谁抢到谁执行代码计算

5个进程 cpu核心10个 计算时时并行执行 不需要抢占资源，没个进程都已一个独立的cpu核心使用完成计算

多任务在执行计算时，可以执行的同一的计算任务，也可以执行不同的任务

3-多进程

多进程实现多任务就是创建多个进程执行任务函数

任务1 唱歌 任务2 跳舞 任务3 弹吉他

不使用多任务执行

程序执行顺序是从上往下依次执行，如果上一个函数没有执行完成，那么下一个函数，不会被执行

使用多进程实现多任务

import time
from multiprocessing import Process
​
def cook():print('做饭')time.sleep(4)print('饭已做好')
​
def clean():print('扫地')time.sleep(4)print('打扫完成')
​
def play():print('玩游戏')
​
if __name__ == '__main__':# 创建进程p1 = Process(target=cook)p2 = Process(target=clean)p3 = Process(target=play)
​
​# 执行进程p1.start()p2.start()p3.start()

I-任务中的参数传递
import time
from multiprocessing import Process
​
def cook(name):print(f'做{name}')time.sleep(4)print('饭已做好')
​
def clean(a,b,c):print(f'打扫{a},{b},{c}')time.sleep(4)print('打扫完成')
​
def play(name):print(f'玩{name}游戏')
​
if __name__ == '__main__':# 创建进程p1 = Process(target=cook,args=['红烧肉'])p2 = Process(target=clean,kwargs={'a':'客厅','b':'厨房','c':'卧室'})p3 = Process(target=play,args=['dota'])
​
​# 执行进程p1.start()p2.start()p3.start()
II-获取进程编号

  • getpid

  • getppid

import time
from multiprocessing import Process
import os
def cook(name):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前子进程编号{num}')
​# 获取父进程编号p_num = os.getppid()print(f'当前子进程父进程编号{p_num}')
​print(f'做{name}')time.sleep(4)print('饭已做好')
​
def clean(a,b,c):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前子进程编号{num}')# 获取父进程编号p_num = os.getppid()print(f'当前子进程父进程编号{p_num}')
​print(f'打扫{a},{b},{c}')time.sleep(4)print('打扫完成')
​
def play(name):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前子进程编号{num}')# 获取父进程编号p_num = os.getppid()print(f'当前子进程父进程编号{p_num}')
​
​print(f'玩{name}游戏')
​
if __name__ == '__main__':# 创建子进程p1 = Process(target=cook,args=['红烧肉'])p2 = Process(target=clean,kwargs={'a':'客厅','b':'厨房','c':'卧室'})p3 = Process(target=play,args=['dota'])# 执行进程p1.start()p2.start()p3.start()
​# 主进程自己的任务print('主进程')# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前主进程编号{num}')

主进程默认情况下是等待子进程结束后在结束整个进程的

也可以通过exit()方法强制退出主进程，所有进程都结束

III-保证进程的执行顺序

会影响执行效率

如果进程之间没有对应的数据传递关系，可以不用保证顺序，多个进程可以同时执行

如果进程之间有数据传递需求，就要保证执行顺序，通过join操作，但是该操作会影响执行效率

import time
from multiprocessing import Process
import os
def cook(name):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前子进程编号{num}')
​# 获取父进程编号p_num = os.getppid()print(f'当前子进程父进程编号{p_num}')
​print(f'做{name}')time.sleep(4)print('饭已做好')
​
def clean(a,b,c):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前子进程编号{num}')# 获取父进程编号p_num = os.getppid()print(f'当前子进程父进程编号{p_num}')
​print(f'打扫{a},{b},{c}')time.sleep(4)print('打扫完成')
​
def play(name):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前子进程编号{num}')# 获取父进程编号p_num = os.getppid()print(f'当前子进程父进程编号{p_num}')
​
​print(f'玩{name}游戏')
​
if __name__ == '__main__':# 创建子进程p1 = Process(target=cook,args=['红烧肉'])p2 = Process(target=clean,kwargs={'a':'客厅','b':'厨房','c':'卧室'})p3 = Process(target=play,args=['dota'])# 执行进程p1.start()# 使用jion方法保证执行顺序  变成单任务p1.join()p2.start()p2.join()p3.start()p3.join()
​# 主进程自己的任务print('主进程')# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前主进程编号{num}')
IV-进程间的数据不共享

每个进程的资源时独立。数据就不共享

from multiprocessing import Process
a = 1
​
​
def func1():global aa = a + 1print(f'子进程1中的a:{a}')
​
​
def func2():global aa = a + 1print(f'子进程2中的a:{a}')
​
​
if __name__ == '__main__':
​# 创建进程p1 = Process(target=func1)p2 = Process(target=func2)
​p1.start()p2.start()
​print(f'主进程中的a:{a}')

4-多线程

线程依赖进程，可以创建一个进程，在一个进程下创建多个线程执行任务

# 多线程实现多任务
import time
from threading import Thread
import os
def cook(name):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前进程编号{num}')
​print(f'做{name}')time.sleep(4)print('饭已做好')
​
def clean(a,b,c):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前进程编号{num}')
​print(f'打扫{a},{b},{c}')time.sleep(4)print('打扫完成')
​
def play(name):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前进程编号{num}')
​print(f'玩{name}游戏')
​
if __name__ == '__main__':
​# 创建线程t1 = Thread(target=cook,args=['梅菜扣肉'])t2 = Thread(target=clean,kwargs={'a':'客厅','b':'厨房','c':'卧室'})t3 = Thread(target=play,args=['魔兽世界'])
​t1.start()
​t2.start()
​t3.start()
​
​num = os.getpid()print(f'当前进程编号{num}')
线程任务传参
# 多线程实现多任务
import time
from threading import Thread
import os
def cook(name):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前进程编号{num}')
​print(f'做{name}')time.sleep(4)print('饭已做好')
​
def clean(a,b,c):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前进程编号{num}')
​print(f'打扫{a},{b},{c}')time.sleep(4)print('打扫完成')
​
def play(name):# 使用os模块获取当前进程编号num = os.getpid()print(f'当前进程编号{num}')
​print(f'玩{name}游戏')
​
if __name__ == '__main__':
​# 创建线程t1 = Thread(target=cook,args=['梅菜扣肉'])t2 = Thread(target=clean,kwargs={'a':'客厅','b':'厨房','c':'卧室'})t3 = Thread(target=play,args=['魔兽世界'])
​t1.start()
​t2.start()
​t3.start()
​
​num = os.getpid()print(f'当前进程编号{num}')
线程执行任务顺序保证

线程的执行顺序也是无序的，如果需要保证线程执行顺讯也是通过join保证

from threading import Thread
import os
def sing(username,singname):print(f'线程1的编号{os.getpid()}')print(f'唱{username}的{singname}歌')
​
def dance(name):print(f'线程2的编号{os.getpid()}')print(f'跳{name}舞')
​
​
def tanzou():print(f'线程3的编号{os.getpid()}')print('弹吉他')
​
if __name__ == '__main__':# 创建线程传递参数t1 = Thread(target=sing,kwargs={'username':'凤凰传奇','singname':'月亮之上'})t2 = Thread(target=dance,args=['圆桌舞'])t3 = Thread(target=tanzou)
​t1.start()t1.join()t2.start()t2.join()t3.start()t3.join()

线程键共享数据

多个线程是在一个进程下运行，他们可以使用同一个进程下的资源

from threading import Thread
a = 1
​
​
def func1():global aa = a + 1print(f'线程中的a:{a}')
​
​
def func2():global aa = a + 1print(f'线程中的a:{a}')
​
​
if __name__ == '__main__':
​# 创建进程t1 = Thread(target=func1)t2 = Thread(target=func2)
​t1.start()t2.start()
​print(f'主进程中的a:{a}')

当共享数据是，多个线程操作同一个数据，那么有可能会因为资源抢占造成计算错误

可以通过join保证数据能完整计算

from threading import Thread
a = 0
​
​
def func1():global afor i in range(1000000):a = a + 1print(f'func1线程中的a:{a}')
​
​
def func2():global afor i in range(1000000):a = a + 1print(f'func2线程中的a:{a}')
​
​
if __name__ == '__main__':
​# 创建进程t1 = Thread(target=func1)t2 = Thread(target=func2)
​t1.start()t1.join()t2.start()t2.join()
​print(f'主进程中的a:{a}')

5-多任务总结

进程和线程

进程是分配资源的最小单元 线程是执行任务的最小单元

实现多任务可以使用多进程或多线

为什么要使用多任务？

提升计算效率，当cpu资源充足是，可以实现多个任务同时执行。

后续spark底层实现采用的多线程方式，spark计算效率很高。spark已经封装实现，开发不需要写多线程。

mapreduce的计算是使用多进程方式实现多任务

实际开发为什么不用多进程实现多任务？更多是采用多线程?

创建进程的开销加大，创建时间长。每创建一个进程都需要额外有计算机分配资源，分配资源也会耗费时间

多进程间不共享数据

多线程会共享数据，如果发生资源抢占会造成数据计算错误

主进程会等到所有任务结束后再结束

二、闭包

在一个函数中定义一个新的函数，把内部函数 当成返回值进行返回，就是一个闭包

使用闭包是为了保存函数的中的局部变量数据

默认情况下 函数执行结束后，内部的局部变量对应的数据会被清除

想保留数据就需要借助闭包

# 局部变量的销毁问题
​
def func():# 局部变量a = 10a = a+1print(a)
​
func() # 函数调用结束后内部局部变量会自动销毁
func() # 第二次调用函数时，会重新定义局部变量，重新计算
​
print('---------------------------')
# 使用闭包可以将局部变量保存下来，每次调用函数时，使用同一个局部变量操作
# 闭包的格式是函数的嵌套定义
def func1():# 定义局部变量a = 10def func2():# 内部声明局部变量nonlocal aa = a+1print(a)# 将内部定义的函数名返回return func2
​
f2 = func1() # f2=func2
# 使用加法计算
f2()
f2()
​

定义闭包

1-要有函数嵌套定义

2-必须将内部函数的名称返回

使用闭包的场景

1-计数器

2-装饰器

三、装饰器

在不改变原有函数的基础上增加新的业务逻辑

1-闭包

2-函数可以当成参数传递

# 使用闭包定义装饰器
def func1(f):# 外部函数定义接受参数，参数的类型要求是其他函数# f需要接受其他函数，就是需要装饰修改逻辑的函数def func2():# 调用之前增加登录判断print('登录成功')# 调用需要修改执行的函数f()# 返回内部函数return func2
​
# 支付功能已经编写完成，不能再随意修改，如果此时需要再支付中增加一个登录判断如何实现
def pay():print('支付')
# 调用装饰器
f2 = func1(pay) # f=pay  f2 = func2
f2()
​
def order():print('下单')

  • 被装饰的函数数据返回

def login(f):"""登录装饰器:param f: 接收被装饰的函数:return:"""def inner(name, password):# 编写登录逻辑if name == '张三':if password == '123456':print('登录成功')# 登录成执行被装饰的函数# 可以给传递数据和接收返回值res= f(1000)print(res)else:print('密码错误')else:print('用户名错误')
​return inner
​
def pay(price):print('订单支付逻辑')print(f'支付金额{price}')return '支付成功'
​
# 使用装饰器装饰支付函数
f = login(pay)
# f = inner
f('张三','123456')

  • 采用语法糖格式使用装饰器

    • 语法糖格式 @装饰器函数名

def login(f):"""登录装饰器:param f: 接收被装饰的函数:return:"""def inner(name, password,price):# 编写登录逻辑if name == '张三':if password == '123456':print('登录成功')# 登录成执行被装饰的函数res= f(price)print(res)else:print('密码错误')else:print('用户名错误')
​return inner
​
# 使用语法糖
@login
def pay(price):print('订单支付逻辑')print(f'支付金额{price}')return '支付成功'
​
# 调用被装饰的函数
# 此时pay函数变成了inneer函数
pay('张三','123456',1000)

四、正则

采用正则的方式匹配字符串的中的数据，可以进行数据的判断或则获取数据

在读取文件数据时，文件中都是字符串，可以使用正则匹配。

正则最多的应用是爬虫

爬虫会爬取网络中的数据，数据是字符串类型，需要提取字符串中的数据

使用正则处理字符串数据需要导入对应的模块

import re

# match的匹配是从首字符开始匹配   从左到右一次匹配字符串中的每个字符
r=re.match('匹配数据的规则','匹配的数据本身，类型是字符')
# 获取匹配结果
data = r.group()
print(data)

匹配单个字符

# 使用正则匹配单个字符
import re
# 需要匹配的数据，类型是字符串
data = '!123itcast'
# .的匹配 匹配非\n
r = re.match('.',data)
# 获取匹配的数据
res = r.group()# 如果匹配到数据则返回结果 如果匹配不到则会报错
print(f'. 的正则匹配结果：{res}')
​
# [] 匹配 可以在括号写多个匹配字符 a-z 匹配所有小写字母
r = re.match('[a-zA-Z0-9!]',data)
# 获取匹配的数据
res = r.group()# 如果匹配到数据则返回结果 如果匹配不到则会报错
print(f'[] 的正则匹配结果：{res}')
​
# \d 匹配数字
# r = re.match('\d',data)
# # 获取匹配的数据
# res = r.group()# 如果匹配到数据则返回结果 如果匹配不到则会报错
# print(f'\d 的正则匹配结果：{res}')
​
# \D
r = re.match('\D',data)
# 获取匹配的数据
res = r.group()# 如果匹配到数据则返回结果 如果匹配不到则会报错
print(f'\D 的正则匹配结果：{res}')
​
data_str2 = '   itcast'
r = re.match('\s',data_str2)
# 获取匹配的数据
res = r.group()# 如果匹配到数据则返回结果 如果匹配不到则会报错
print(f'\s 的正则匹配结果：{res}')
​
​
data_str3 ='你好'
r = re.match('\w',data_str3)
# 获取匹配的数据
res = r.group()# 如果匹配到数据则返回结果 如果匹配不到则会报错
print(f'\w 的正则匹配结果：{res}')

匹配多个字符

# 匹配多个字符
import re
# 书写方法 匹配规则+  匹配规则*  ...
​
data_str = 'itc99ast99python'
# 使用* 匹配多个字符
# 只要符合匹配规则会一直连续匹配
# * 匹配不到 返回空字符
r = re.match('\d*',data_str)
res = r.group()
print(res)
​
# 使用+匹配多个字符
# 只要符合匹配规则会一直连续匹配
# + 匹配不到 报错
r = re.match('\D+',data_str)
res = r.group()
print(res)
​
# {}指定匹配的字符串个数
r = re.match('\D{3}',data_str)
res = r.group()
print(res)
​
# {m,n}
r = re.match('\D{2,4}',data_str)
res = r.group()
print(res)

分组匹配

data_email1 = '1928738@qq.com'
data_email2 = 'jqiowe@163.com'
data_email3 = 'jqi_wqe@163.com'
# 匹配用户名和邮箱名
r = re.match('(\w*)@(\w*).com',data_email3)
# 取匹配的分组数据
username = r.group(1)
print(username)
emailname = r.group(2)
print(emailname)

这篇关于day05-多任务-正则-装饰器的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1023145。

相关文章

Python中的属性装饰器：解锁更优雅的编程之道

Python中的属性装饰器：解锁更优雅的编程之道

引言 在Python的世界里，装饰器是一个强大的工具，它允许我们以一种非侵入性的方式修改函数或方法的行为。而当我们谈论“属性装饰器”时，则是在探讨如何使用装饰器来增强类中属性的功能。这不仅让我们的代码更加简洁、易读，同时也提供了强大的功能扩展能力。本文将带你深入了解属性装饰器的核心概念，并通过一系列实例展示其在不同场景下的应用，从基础到进阶，再到实际项目的实战经验分享，帮助你解锁Python编程
阅读更多...
2.3多任务编程示例1

2.3多任务编程示例1

1.CUBEMAX配置  2.CODE void StartTask1(void const * argument){/* USER CODE BEGIN StartTask1 */TickType_t pxPreviousWakeTime=xTaskGetTickCount();/* Infinite loop */for(;;){LED1_Turn();// vTaskDelay
阅读更多...
python进阶篇-day07-高级语法与正则

python进阶篇-day07-高级语法与正则

day07-python其他高级语法 一. with(上下文管理) 介绍 概述 一个类只要实现了__ enter __ () 和 __ exit __ ()方法, 这个类就是一个上下文管理器类, 该类的对象 = 上下文管理器对象 目的 节约资源, 提高效率, 避免手动释放资源, 且出bug的时候, 也会自动尝试释放资源 特点 上下文管理器对象, 可以结合with语句使用
阅读更多...
JavaScript中使用正则判断一个值是否是数字，包含正负，小数点

JavaScript中使用正则判断一个值是否是数字，包含正负，小数点

使用正则表达式来判断： if(/^[+-]?\d*\.?\d*$/.test(str)){//为数字} 实际情况中可以将+去掉，
阅读更多...
优化算法与正则化

优化算法与正则化

目录 一：优化问题 1.梯度消失和爆炸 2.局部最优  3.指数加权平均 4.动量梯度下降法  5.RMSProp算法 6.Adam算法 二：学习率衰减 三：标准化  都看到这里了，点个赞呗！！！！！ 一：优化问题 1.梯度消失和爆炸 在梯度函数上出现指数级递增或者递减的情况下分别称为梯度爆炸或者梯度消失 假设g(z)=z，对于目标输出：y=w^n*w^n-
阅读更多...
6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

引言 过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。本篇博文将深入探讨这些正则化技术的原理、应用及其在实际深度学习任务中的效果。 1. 过拟合的原因与影响 过拟合通常
阅读更多...
python+selenium2学习笔记unittest-04装饰器skip用法

python+selenium2学习笔记unittest-04装饰器skip用法

在运行测试用例时，有时需跳过或判断用例时，可以用装饰器来实现 主要的几个方法就是下面的这几种 import unittestclass test(unittest.TestCase):def setUp(self):pass@unittest.skip('跳过')def test_01(self):print("直接跳过")@unittest.skipIf(3>2,'当条件为TRUE跳过')
阅读更多...
python内置装饰器@staticmethod，@classmethod

python内置装饰器@staticmethod，@classmethod

2.@staticmethod，@classmethod 有了@property装饰器的了解，这两个装饰器的原理是差不多的。@staticmethod返回的是一个staticmethod类对象，而@classmethod返回的是一个classmethod类对象。他们都是调用的是各自的__init__()构造函数。 一般来说，要使用某个类的方法，需要先实例化一个对象再调用方法。 而使用@stat
阅读更多...
013.Python爬虫系列_re正则解析

013.Python爬虫系列_re正则解析

我 的 个 人 主 页：👉👉 失心疯的个人主页 👈👈 入 门 教 程 推 荐 ：👉👉 Python零基础入门教程合集 👈👈 虚 拟 环 境 搭 建 ：👉👉 Python项目虚拟环境(超详细讲解) 👈👈 PyQt5 系 列 教 程：👉👉 Python GUI(PyQt5)文章合集 👈👈 Oracle数据库教程：👉👉 Oracle数据库文章合集 👈👈 优
阅读更多...
Python中的装饰器及其应用场景

Python中的装饰器及其应用场景

Python中的装饰器（Decorators）是一个非常强大且优雅的特性，它允许你在不修改原有函数或类定义的情况下，给函数或类增加新的功能。装饰器本质上是一个函数，它接收一个函数（或类）作为参数，并返回一个新的函数（或类），这个新函数（或类）会包含原函数（或类）的所有功能，并在其基础上增加额外的功能。装饰器的这种特性使得代码的重用性、可读性和可维护性都得到了极大的提升。 一、装饰器的基本概念
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2