我在python中做了一个小测试程序,在很多情况下测试一些C函数.这个python程序用于ctypes导入和使用我的C函数.
但我也想测试的最小值和最大值的情况下(limits.h的ULLONG_MAX举例).
但由于其中一些限制可能取决于系统,我宁愿避免在我的程序中对其进行硬编码; 我宁愿动态地得到它.
是否有可能在python中获得这些限制值？
我在 Java（版本 8）中有两个非常相似的接口。我无法更改接口，也无法更改实现它们的类。
public interface A {
int get();
}
public interface B {
int get();
int somethingelse();
}
现在我有一个函数，它的实现适合两个接口（几乎）。我希望它做这样的事情：
public int foo((A | B) p) {
int ret = 0;
if (p instanceof B) {
ret = p.somthingelse();
}
return ret + p.get();
}
我不想使用检查，因为这个函数在我程序的主管道上。我希望它具有良好的性能。是否可以在 Java 中执行此操作？
一个简单的解决方案是foo()为每个接口复制/粘贴并以不同的方式实现它。但实际上foo()，接口比这长得多，我正在努力避免代码重复。
我使用 python 3.6msgpack==0.5.1和msgpack_numpy==0.4.2.
尝试对 a 进行编码和解码时dict，需要使用utf-8将 dict 的键恢复为字符串（而不是二进制文件）字符串。
例如：
import msgpack
d = {'key': None}
binary = msgpack.packb(d)
ret = msgpack.unpackb(binary)
ret.keys()
>>> dict_keys([b'key'])
ret = msgpack.unpackb(binary, encoding='utf-8')
ret.keys()
>>> dict_keys(['key'])
但是，在使用时msgpack_numpy，传递会encoding='utf-8'阻止numpy解码：
import numpy as np
import msgpack_numpy as m
m.patch()
d['key'] = np.arange(5)
binary = msgpack.packb(d)
ret = msgpack.unpackb(binary)
ret.keys()
>>> dict_keys([b'key'])
ret[b'key']
>>> array([0, 1, 2, 3, 4])
ret = msgpack.unpackb(binary, encoding='utf-8') …我有一个简单的问题:我需要创建三个线程并在每个线程中执行某个操作.第一个线程需要添加100到array[0]和减去101从array[1],第二线程需要添加200至array[1]并减去201从array[2]而最终第三线程需要添加300至array[2]并减去301从array[0].
以下是正确的解决方案,但运行时间非常长.如果我使用一个线程执行此任务,则运行时间将少于1秒,但是三个线程将运行时间增加到大约10秒(+ - 2秒).问题是什么？我认为有三个线程的解决方案必须更快.可能是我以错误的方式使用互斥？
#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <limits.h>
enum {SIZE = 3, ITER = 1000000};
double array[SIZE] = {};
pthread_t threads[SIZE];
pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
void *func(void *arg) {
int n = *(int *)arg;
int tmp = 100 * (n + 1),
tmp2 = tmp + 1;
for (int i = 0; i != …