如何将公司网站开发费用计入手机建站系统的财务账目？

公司网站开发款记什么科目,手机建站系统,网站整合建设方案,装修案例英文文章目录前言多进程与多线程基本概念多进程multiprocessing 类对象进程池subprocess模块进程间通信多线程threading实现线程操作线程共享所有变量线程锁参考资料前言 又花了点时间学习了一下Python中的多线程与多进程的知识点#xff0c;梳理一下供复习参考 多进程与多线程 … 文章目录前言多进程与多线程基本概念多进程multiprocessing 类对象进程池subprocess模块进程间通信多线程threading实现线程操作线程共享所有变量线程锁参考资料前言 又花了点时间学习了一下Python中的多线程与多进程的知识点梳理一下供复习参考 多进程与多线程 基本概念 进程指的是程序的一次执行它是系统资源分配的单位不同进程间的资源互相独立但是系统开销较大 线程是进程的执行单元它是CPU调度的基本单位线程能够共享进程的资源它的优点是效率高缺点是会影响所在的进程 多进程 multiprocessing 类对象 Python中的多进程常用multiprocessing库实现支持跨平台的多进程操作一个实例如下 from multiprocessing import Process import os import time def run_proc(name):print(子进程 %s PID: %s 已经启动... % (name,os.getpid()))time.sleep(5)print(子进程 %s PID: %s 终止... % (name,os.getpid()))if __name__ __main__:print(父进程PID: %s % (os.getpid()))pProcess(targetrun_proc,args(test,))print(子进程即将启动...)p.start() #启动进程,并调用该子进程中的p.run()p.join() #阻塞当前所在进程,等待所有进程退出 #尝试注释此行观察程序执行变化print(主进程终止...)一个Processs对象就代表一个进程对象传入的函数名及参数作为进程对象的参数使用start方法启动进程对象默认调用子进程的run()方法join方法表示等待进程结束此实例中用p.join()表示主进程阻塞等待子进程执行推出后再继续执行 进程池 利用进程池运行进程的实例如下 from multiprocessing import Pool import os,time,randomdef long_time_task(name):print(子进程 %s 启动, PID: %s % (name, os.getpid()) )stimetime.time()# time.sleep(random.random()*3)time.sleep(1)etimetime.time()print(子进程 %s 运行结束,耗时: %f % (name,(etime-stime)))if __name__ __main__:print(主进程启动,PID:,os.getpid())stimetime.time()pPool(2) #Pool()中的参数表示最多能够同时运行几个进程其余进程需要等到已运行进程结束后才能运行for i in range(6):p.apply_async(long_time_task,args(i,))print(等待所有子进程运行结束...)p.close()p.join()etimetime.time()print(所有子进程运行结束,共耗时:,(etime-stime))执行结果 解释 每次同时运行两个进程每个进程执行时间约1秒共有6个进程因此执行时间共为3秒如果注释掉 join()的话主进程会直接结束看不到子进程的输出 subprocess模块 subprocess 模块允许我们启动一个新进程并连接到它们的输入/输出/错误管道从而获取返回值。 其中的subprocess.call()则可以调用windows系统cmd命令行执行额外的命令。 import subprocessprint(利用subprocess查询DNS...) rsubprocess.call([nslookup,baidu.com]) print(返回状态码,r)执行结果 解释利用subprocess.call()类似于我们开启了一个新的命令窗口(新的进程)输入call()方法的参数同时将命令执行结果的输出返回到当前进程的输出 进程间通信 multiprocessing模块提供了队列、管道等方式帮助进程之间交换数据 以下例子创建了两个进程read进程向队列中读取数据write进程向队列中写入数据 from multiprocessing import Process,Queue import os,time,randomdef write(q):print(write进程启动,PID:,os.getpid())for value in [A,B,C,D]:print(将,value,放入队列)q.put(value)time.sleep(1)def read(q):print(read进程启动,PID:,os.getpid())while True:valueq.get()print(从队列中取出,value)pass执行结果 多线程 Python支持真正的多线程通常用_thread和threading两个模块实现Python多线程后者更为常用线程执行的目标是函数可以为线程命名 threading实现线程操作 import time,threadingdef lp():print(线程,threading.current_thread().name,正在运行)for i in range(3):print(线程进入第,i1,次循环)time.sleep(1)print(线程,threading.current_thread().name,终止)print(线程,threading.current_thread().name,正在运行) tthreading.Thread(targetlp,name子线程) t.start() t.join() print(线程,threading.current_thread().name,终止) 执行结果 线程共享所有变量 以下是一个简单的例子利用add和sub线程对共享变量进行修改 import time,threading share1000 def add():global shareshare5print(线程,threading.current_thread().name,正在运行,变量share自增, share:,share)time.sleep(1)def sub():global shareshare-2print(线程,threading.current_thread().name,正在运行,变量share自减, share:,share)time.sleep(1)t1threading.Thread(targetadd,nameadd) t2threading.Thread(targetsub,namesub) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(share:,share)执行结果 线程锁 让我们尝试修改一下上面的例子add和sub线程随机修改三次共享变量share没有线程锁时将出现混乱我们无法预测哪个线程先对share变量进行修改程序每次运行的结果可能会有不一样 import time,threading,randomshare1000 lockthreading.Lock()def add():global share#随机自增三次for i in range(3):sharerandom.randint(1,10)print(线程,threading.current_thread().name,正在运行,变量share随机自增, share:,share)time.sleep(random.random())def sub():global share#随机自减三次for i in range(3):share-random.randint(1,10)print(线程,threading.current_thread().name,正在运行,变量share随机自减, share:,share)time.sleep(random.random())t1threading.Thread(targetadd,nameadd) t2threading.Thread(targetsub,namesub) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(share:,share)运行结果 加入线程锁之后就可以等到某个线程执行结束后再执行另一个线程不会出现交替执行的情况 import time,threading,randomshare1000 lockthreading.Lock()def add():global share#随机自增三次try:lock.acquire()for i in range(3):sharerandom.randint(1,10)print(线程,threading.current_thread().name,正在运行,变量share随机自增, share:,share)time.sleep(random.random())finally:lock.release()def sub():global share#随机自减三次try:lock.acquire()for i in range(3):share-random.randint(1,10)print(线程,threading.current_thread().name,正在运行,变量share随机自增, share:,share)time.sleep(random.random())finally:lock.release()t1threading.Thread(targetadd,nameadd) t2threading.Thread(targetsub,namesub) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(share:,share)执行结果 参考资料 Python正则表达式 Python多进程与多线程 subprocess.call()