我希望能够并行运行多个进程,并且能够随时使用stdout.我该怎么办?我是否需要为每个subprocess.Popen()呼叫运行线程,什么?
Jinja2的自动转义所有的HTML标签,但我想摆脱不了一些标签(比如img,b和其他一些).我该怎么做?
我使用多处理模块在Python中编写了简单的monte-carloπ计算程序.它工作正常,但是当我为每个工作者传递1E + 10次迭代时,会出现一些问题,结果是错误的.我无法理解问题是什么,因为1E + 9迭代的一切都很好!
import sys
from multiprocessing import Pool
from random import random
def calculate_pi(iters):
""" Worker function """
points = 0 # points inside circle
for i in iters:
x = random()
y = random()
if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
points += 1
return points
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 3:
print "Usage: python pi.py workers_number iterations_per_worker"
exit()
procs = int(sys.argv[1])
iters = float(sys.argv[2]) # 1E+8 is cool …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有一堆python项目,里面有不受信任的WSGI-apps.我需要模拟和安全地运行它们.所以我需要限制目录访问,python模块使用以及CPU和内存的限制.
我考虑两种方法:
从定义的文件中通过imp-module WSGI-object导入,并使用pysandbox运行它.现在我SandboxError: Read only object做的时候:
self.config = SandboxConfig('stdout')
self.sandbox = Sandbox(self.config)
self.s = imp.get_suffixes()
wsgi_obj = imp.load_module("run", open(path+"/run.py", "r"), path, self.s[2]).app
…
return self.sandbox.call(wsgi_obj, environ, start_response)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)修改Python解释器,排除具有潜在风险的模块,在并行进程中运行,通过ZMQ/Unix套接字进行通信.我甚至不知道从哪里开始.
你能推荐什么?
我在mac上编写仅限STL的C++应用程序(OS X Lion/XCode 4.1).我需要回答一个简单的问题:必须优化哪些代码部分?Gprof空出输出,XCode的仪器没有帮助.我需要使用哪种工具?
我想创建OS X应用程序,它显示并聚焦系统范围的热键,然后,使用相同的热键,它应该消失并切换回焦点.就像阿尔弗雷德那样.
问题是我无法专注于以前使用过的应用程序.通过回顾我的意思是我不能继续键入以前的应用程序.
这是我的热键处理程序:
OSStatus OnHotKeyEvent(EventHandlerCallRef nextHandler,EventRef theEvent, void *userData)
{
AppDelegate *me = (__bridge AppDelegate*) userData;
EventHotKeyID hkCom;
GetEventParameter(theEvent, kEventParamDirectObject, typeEventHotKeyID, NULL, sizeof(hkCom), NULL, &hkCom);
if([[me window] isVisible]) {
[[NSApplication sharedApplication] activateIgnoringOtherApps:NO];
[[me window] orderOut:NULL];
}
else {
[[NSApplication sharedApplication] activateIgnoringOtherApps:YES];
[[me window] makeKeyAndOrderFront:nil];
}
return noErr;
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有两种使用蒙特卡罗方法计算pi的实现:有线和无线程.没有线程工作的实现很好,但带线程的方法在准确性和性能方面存在问题.这是代码:
没有线程:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
int main()
{
srand(time(NULL));
unsigned long N = 0, Nin = 0;
float x,y;
while(N < 2E+9)
{
x = rand()/((float)RAND_MAX + 1.0)*10.0 - 5.0;
y = rand()/((float)RAND_MAX + 1.0)*10.0 - 5.0;
if(x*x + y*y < 25.0) Nin += 1;
N++;
}
long double pi = 4.0 * (long double)Nin / (long double)N;
printf("\tPi1: %.20Lf\n\t%lu %lu\n", pi, Nin, N);
return 0;
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
并有线程:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我必须在我的Flask应用程序中做一些长时间的工作.我想做异步.刚开始工作,然后从javascript检查状态.
我正在尝试做类似的事情:
@app.route('/sync')
def sync():
p = Process(target=routine, args=('abc',))
p.start()
return "Working..."
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但它创造了已经不复存在的枪支工人.
怎么解决?我应该使用像芹菜这样的东西吗?
我在内存中有一个T9字典(trie/hash_map).该词典包含词级对,因此当从词典中选取一个词时,其等级增加,并且词等级对在词列表中上升.
假设有一种方法可以从字典中选择一个单词.该方法也做了一些单词评级例程.
在输入中,我有一串数字(1-9,'*'来改变单词和''),这些是在电话上按下的.
问题:
UPD:
完整问题文本(问题D)
在python中,您无法直接比较lambda表达式创建的函数:
>>> (lambda x: x+2) == (lambda x: x+2)
False
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我做了一个例程来散列反汇编.
import sys
import dis
import hashlib
import contextlib
def get_lambda_hash(l, hasher=lambda x: hashlib.sha256(x).hexdigest()):
@contextlib.contextmanager
def capture():
from cStringIO import StringIO
oldout, olderr = sys.stdout, sys.stderr
try:
out=[StringIO(), StringIO()]
sys.stdout, sys.stderr = out
yield out
finally:
sys.stdout, sys.stderr = oldout, olderr
out[0] = out[0].getvalue()
out[1] = out[1].getvalue()
with capture() as out:
dis.dis(l)
return hasher(out[0])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
用法是:
>>>> get_lambda_hash(lambda x: x+2) == get_lambda_hash(lambda x: x+1)
False
>>>> get_lambda_hash(lambda x: x+2) == get_lambda_hash(lambda …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 可能重复:
Python列表追加行为
为什么这段代码:
x = [[]]*3
x[0].append('a')
x[1].append('b')
x[2].append('c')
x[0]=['d']
print x
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
打印[['d'],['a','b','c'],['a','b','c']]?
python ×7
c++ ×2
flask ×2
macos ×2
pi ×2
c ×1
cocoa ×1
escaping ×1
gunicorn ×1
iteration ×1
jinja2 ×1
lambda ×1
macos-carbon ×1
montecarlo ×1
nested-lists ×1
objective-c ×1
profiler ×1
profiling ×1
pthreads ×1
pysandbox ×1
subprocess ×1
t9 ×1
trie ×1
xcode ×1