Archy
21 июля 2018 г.
Развитие интернет ресурсов часто проходит крайне медленно и проблематично. Пользовательская аудитория проявляет интерес к сайту только при его стабильном и динамичном наполнении, а когда наблюдаются длительные паузы, то интернет сайт постепенно начинает терять свои былые позиции. Очевидно, что причина кроется в отсутствии специализированных инструментов аналитики, как, например, Google Analytics.
Как показала практика, данный инструмент используется лишь каждым пятым вебмастером. Также следует сказать, что те, кто его используют ежедневно, не применяют весь потенциал. Но для начала работы над улучшением позиций интернет сайта все же лучше начать с ограниченного числа опций, чтобы далее перейти к более детальному изучению.
Модуль multiprocessing был добавлен в Python версии 2.6. Изначально он был определен в PEP 371 Джесси Ноллером и Ричардом Одкерком. Модуль multiprocessing позволяет вам создавать процессы таким же образом, как при создании потоков при помощи модуля threading. Суть в том, что, в связи с тем, что мы теперь создаем процессы, вы можете обойти GIL (Global Interpreter Lock) и воспользоваться возможностью использования нескольких процессоров на компьютере. Пакет multiprocessing также включает ряд API, которых вообще нет в модуле threading. Например, есть очень удобный класс Pool, который вы можете использовать для параллельного выполнения функции между несколькими входами. Мы рассмотрим Pool немного позже. Мы начнем с класса Process модуля multiprocessing.
Многие компании в наше время уже успели обзавестись собственными сайтами в сети интернет. Такая площадка может предоставить немало возможностей, увеличив ваше конкурентное преимущество.
Он станет вашей рекламой, доступной в любой момент. Это позволит вам сократить расходы на других способах продвижения. Разберём, как должен выглядеть сайт для вашего бизнеса, и какие виды веб-сайтов существуют.Далее...
В функциональных языках программирования обычно имеются функции высокого порядка map, filter и reduce(иногда под другими именами).
Функции map и filter по-прежнему встроены в Python 3, но с появлением списковых включений и генераторных выражений потеряли былую значимость. Как списковое включение, так и генераторное выражение могут сделать то же, что комбинация map и filter, только код будет выглядеть понятнее.Далее...
Как узнать, в какой кодировке записана последовательность байтов? Коротки ответ: никак. Кто-то должен вам сообщить.
В некоторых коммуникационных протоколах и файловых форматах, например HTTP и XML, предусмотрены заголовки, в которых явно указывается, как закодировано содержимое.
Можно быть уверенным, что поток байтов представлен не в кодировке ASCII, если он содержит значения, больше 127, а сам способ построения UTF-8 и UTF-16 исключает определенные последовательности байтов.
Но и с учетом всего этого никогда нет стопроцентной уверенности в том, что некий двоичный файл записан в кодировке ASCII или UTF-8 просто потому, что в нем не встречаются определенные комбинации битов.Далее...
Мобильное приложение FREEPLEE – это простая, бесплатная, но в тоже время очень интересная лотерея, которая позволяет наиболее везучим пользователям получать интересные товары в качестве призов. А продавцам товаров – получить дополнительный оригинальный канал продаж.
Модуль threading впервые был представлен в Python 1.5.2 как продолжение низкоуровневого модуля потоков. Модуль threading значительно упрощает работу с потоками и позволяет программировать запуск нескольких операций одновременно. Обратите внимание на то, что потоки в Python лучше всего работают с операциями I/O, такими как загрузка ресурсов из интернета или чтение файлов и папок на вашем компьютере.
Если вам нужно сделать что-то, для чего нужен интенсивный CPU, тогда вам, возможно, захочется взглянуть на модуль multiprocessing, вместо threading. Причина заключается в том, что Python содержит Global Interpreter Lock (GIL), который запускает все потоки внутри главного потока. По этой причине, когда вам нужно запустить несколько интенсивных операций с потоками, вы заметите, что все работает достаточно медленно. Так что мы сфокусируемся на том, в чем потоки являются лучшими: операции I/O.
Небольшое интро
Поток позволяет вам запустить часть длинного кода так, как если бы он был отдельной программой. Это своего рода вызов наследуемого процесса, за исключением того, что вы вызываете функцию или класс, вместо отдельной программы. Я всегда находил конкретные примеры крайне полезными. Давайте взглянем на нечто совершенно простое:
Общей идиомой в программировании является сортировка списка. Python делает эту задачу очень простой благодаря встроенной функции sorted() которая принимает итерируемый тип и возвращает отсортированный список:
1. Стандартная сортировка
a = [3, 2, 5 ,4, 7, 1]
a = sorted(a)
print(a) # [1, 2, 3, 4, 5, 7]
Сортируем кортеж.
t = ('Zane', 'Bob', 'Janet')
t = sorted(t)
print(t) # ['Bob', 'Janet', 'Zane']Сортировка словаря.
d = {1:'a', 2:'b', 3:'c'}
d = sorted(d)
print(d) # [1, 2, 3]
Возникли вопросы по Python?