Python的futures包允许我们使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor并行执行任务。但是，为了调试，有时用虚拟并行临时替换真正的并行很有用，虚拟并行在主线程中以串行方式执行任务，而不会产生任何线程或进程。有没有DummyExecutor的实现？ 最佳答案 应该这样做:fromconcurrent.futuresimportFuture,ExecutorfromthreadingimportLockclassDummyExecutor(Executor):def__init__(self
Python的futures包允许我们使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor并行执行任务。但是，为了调试，有时用虚拟并行临时替换真正的并行很有用，虚拟并行在主线程中以串行方式执行任务，而不会产生任何线程或进程。有没有DummyExecutor的实现？ 最佳答案 应该这样做:fromconcurrent.futuresimportFuture,ExecutorfromthreadingimportLockclassDummyExecutor(Executor):def__init__(self
使用Class()或self.__class__()在类中创建新对象的优点/缺点是什么？一种方式通常优于另一种方式吗？这是我正在谈论的一个人为的例子。classFoo(object):def__init__(self,a):self.a=adef__add__(self,other):returnFoo(self.a+other.a)def__str__(self):returnstr(self.a)defadd1(self,b):returnself+Foo(b)defadd2(self,b):returnself+self.__class__(b) 最佳
使用Class()或self.__class__()在类中创建新对象的优点/缺点是什么？一种方式通常优于另一种方式吗？这是我正在谈论的一个人为的例子。classFoo(object):def__init__(self,a):self.a=adef__add__(self,other):returnFoo(self.a+other.a)def__str__(self):returnstr(self.a)defadd1(self,b):returnself+Foo(b)defadd2(self,b):returnself+self.__class__(b) 最佳
我有一个生成一些数据(python列表)的线程，该线程可用于将在主线程中读取和显示数据的小部件。实际上，我正在使用QMutex以这种方式提供对数据的访问:classThread(QThread):defget_data(self):QMutexLock(self.mutex)returndeepcopy(self.data)defset_data(self,data):QMutexLock(self.mutex)self.data=deepcopy(data)defrun(self):self.mutex=QMutex()whileTrue:self.data=slowly_produ
我有一个生成一些数据(python列表)的线程，该线程可用于将在主线程中读取和显示数据的小部件。实际上，我正在使用QMutex以这种方式提供对数据的访问:classThread(QThread):defget_data(self):QMutexLock(self.mutex)returndeepcopy(self.data)defset_data(self,data):QMutexLock(self.mutex)self.data=deepcopy(data)defrun(self):self.mutex=QMutex()whileTrue:self.data=slowly_produ
我用try/exceptblock包装了一些可能会耗尽内存的代码。但是，虽然生成了MemoryError，但它没有被捕获。我有以下代码:whileTrue:try:self.create_indexed_vocab(vocab)self.reset_weights()break;exceptMemoryError:#Stufftoreducesizeofvocabularyself.vocab,self.index2word=None,Noneself.syn0,self.syn1=None,Noneself.min_count+=1logger.info(...formatstrin
我用try/exceptblock包装了一些可能会耗尽内存的代码。但是，虽然生成了MemoryError，但它没有被捕获。我有以下代码:whileTrue:try:self.create_indexed_vocab(vocab)self.reset_weights()break;exceptMemoryError:#Stufftoreducesizeofvocabularyself.vocab,self.index2word=None,Noneself.syn0,self.syn1=None,Noneself.min_count+=1logger.info(...formatstrin
我一直在尝试用Python编写自己的物理引擎，作为物理和编程方面的练习。我是按照教程locatedhere开始的.一切顺利，但后来我发现了thomasjakobsen的文章“高级字符物理”，其中介绍了使用Verlet集成进行模拟，我觉得这很有趣。我一直在尝试使用Verlet集成编写我自己的基本物理模拟器，但事实证明它比我最初预期的要难一些。我出去浏览要阅读的示例程序，偶然发现了thisonewritteninPython我还找到了thistutorial它使用处理。Processing版本给我留下深刻印象的是它的运行速度。仅布料就有2400个不同的点被模拟，这还不包括body。pyth
我一直在尝试用Python编写自己的物理引擎，作为物理和编程方面的练习。我是按照教程locatedhere开始的.一切顺利，但后来我发现了thomasjakobsen的文章“高级字符物理”，其中介绍了使用Verlet集成进行模拟，我觉得这很有趣。我一直在尝试使用Verlet集成编写我自己的基本物理模拟器，但事实证明它比我最初预期的要难一些。我出去浏览要阅读的示例程序，偶然发现了thisonewritteninPython我还找到了thistutorial它使用处理。Processing版本给我留下深刻印象的是它的运行速度。仅布料就有2400个不同的点被模拟，这还不包括body。pyth
