我有两个线程T1和T2，它们都有不同的工作，所以通常我们更喜欢通过线程连接来完成这个任务。但是我们可以不使用join()来做到这一点。我们可以在T1线程中添加T2线程的代码。这有什么区别？ 最佳答案 加入一个线程意味着一个线程等待另一个线程结束，这样您就可以安全地访问它的结果或在两个线程都完成工作后继续。示例:如果您在主线程中启动一个新线程并且两者都做一些工作，您将在新创建的线程上加入主线程，导致主线程等待第二个线程完成。因此，您可以并行执行一些工作，直到到达连接点。如果你将一个作业分成两部分，由不同的线程执行，你可能会得到性能提升
我有以下Specification我用来查询任何Contact与某些ManagedApplication相关的实体实体。我传入一个Collection包含ManagedApplication的ID我正在搜索的实体。publicstaticSpecificationfindByApp(finalCollectionappIds){returnnewSpecification(){@OverridepublicPredicatetoPredicate(Rootroot,CriteriaQueryquery,CriteriaBuildercb){finalPredicateappPredic
最近，高级开发人员告诉我不要使用Thread.join()来等待另一个线程完成。我还在SO上看到了几个这样的问题，要求候补者加入。在我的研究中，我没有发现join()有任何问题。事实上它被广泛使用。所以我想知道为什么不用join()？它有什么问题？它会助长糟糕的编程或架构吗？ 最佳答案 join()没有任何问题。尽善尽美。但是，这就是为什么您不应该将您的应用程序架构为依赖于联接。在Java中，运行任务的主要抽象不再是线程。它是执行器。也就是说，您将并发任务包装为Callable并简单地将其提交给Executor而无需担心执行细节。这
有什么区别:r=group(some_task.s(i)foriinrange(10)).apply_async()result=r.join()和:r=group(some_task.s(i)foriinrange(10))()result=r.get()Celery文档使用了这两个示例，我看不出有任何区别。 最佳答案 简答虽然group的get和join方法应该返回相同的结果，但是get实现了一些缓存并且可能会更有效，具体取决于您使用的后端。除非你真的需要在某些边缘情况下使用join，否则你应该使用get。长答案这是GroupR
想把下面的numpy数组转换成aa=[array([['x','y','k'],['d','2','z'],['a','15','r']],dtype='|S2'),array([['p','49'],['l','n']],dtype='|S2'),array([['5','y'],['33','u'],['v','z']],dtype='|S2'),array([['f','i'],['c','m'],['u','98']]dtype='|S2')]进入输出bb=x!y.d!2.a!15*x!k.d!z.a!r,p!49.l!n,5!y.33!u.v!z,f!i.c!m.u!98像这
Python的os.path.join一直是describedas"mostlypointless"因为它会丢弃包含前导斜杠的参数之前的所有参数。暂时撇开这是有意且有记录的行为，是否有现成的函数或代码模式不会像这样丢弃？给定HOMEPATH=\users\myname，以下将丢弃路径的开头printos.path.join('C:\one',os.environ.get("HOMEPATH"),'three')结果:\Users\myname\three期望:C:\one\Users\myname\three被这个困扰了几次，我现在很擅长在我写的东西中注意到前导斜杠，但是当你不知道传入
这个问题在这里已经有了答案:Whydobackslashesappeartwice?(2个答案)关闭4年前。我想将正斜杠格式的unix文件路径转换为反斜杠格式的windows文件路径。我尝试了os.path.join()和os.path.normpath()但它们似乎都在结果中添加了双反斜杠。例如，如果我使用os.path.normpath('static/css/reset.css')，结果是'static\\css\\reset.css'而不是static\css\reset.css。'static/css/reset.css'.replace('/','\\')给我的结果与os.
我得到了一个数据框，其中包含带有纬度和经度的地点。想象一下城市。df=pd.DataFrame([{'city':"Berlin",'lat':52.5243700,'lng':13.4105300},{'city':"Potsdam",'lat':52.3988600,'lng':13.0656600},{'city':"Hamburg",'lat':53.5753200,'lng':10.0153400}]);现在我试图让所有城市都在一个半径范围内。假设距离柏林500公里、汉堡500公里等的所有城市。我会通过复制原始数据帧并将两者与距离函数连接来做到这一点。中间结果大概是这样的:B
我使用带有hack的旧版Django1.1，它支持在extra()中加入。它有效，但现在是改变的时候了。Django1.2使用RawQuerySet所以我已经为该解决方案重写了我的代码。问题是，RawQuery不支持我在代码中有很多的过滤器等。通过谷歌挖掘，onCaktusGroup我发现，我可以使用query.join()。这会很棒，但在代码中我有:LEFTOUTERJOIN"core_rating"ON("core_film"."parent_id"="core_rating"."parent_id"AND"core_rating"."user_id"=%i在query.join(
这个问题在这里已经有了答案:Performantcartesianproduct(CROSSJOIN)withpandas(5个答案)关闭4年前。假设我有两个表:表1:col1col20123表2:col3col45678在SQL中，如果我做了如下语句:Select*FromTable1,Table2;我希望得到一个包含两个表的所有组合的表:col1col2col3col40156017823562378有没有办法对pandas中的两个数据框做同样的事情？
