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知识拾遗篇,双击获取当前行的控件
分类:编程

<DataGrid Margin="10" HorizontalAlignment="Left" VerticalAlignment="Top" AutoGenerateColumns="False" ItemsSource="{Binding }" Name="dg_cards"  MouseDoubleClick="dg_cards_MouseDoubleClick" >
<DataGrid.Columns>
<DataGridTextColumn Header="ID" Width="40" Binding="{Binding index}" IsReadOnly="True" />
<DataGridTemplateColumn Header="启用" Width="50">
<DataGridTemplateColumn.CellTemplate>
<DataTemplate>
<CheckBox Name="cbStatus" MinWidth="{Binding ID}" Uid="{Binding Path=ID}" IsChecked="{Binding IsChecked}" Tag="{Binding ID}" />
</DataTemplate>
</DataGridTemplateColumn.CellTemplate>
</DataGridTemplateColumn>
<DataGridTextColumn Header="卡口" Width="80" IsReadOnly="True" Binding="{Binding cardname}" />
<DataGridTemplateColumn Header="八端口卡" Width="80">
<DataGridTemplateColumn.CellTemplate>
<DataTemplate>
<CheckBox Name="cbeight" IsChecked="{Binding IsEChecked}" />
</DataTemplate>
</DataGridTemplateColumn.CellTemplate>
</DataGridTemplateColumn>

<DataGridTextColumn Header="操作" Width="80" IsReadOnly="True" Binding="{Binding op}" />
</DataGrid.Columns>
</DataGrid>

 

python是一门动态解释型的强类型定义语言(先编译后解释)

 

进程

动态类型语言

后台代码:

1.含义:计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位。说白了就是一个程序的执行实例。

执行一个程序就是一个进程,比如你打开浏览器看到我的博客,浏览器本身是一个软件程序,你此时打开的浏览器就是一个进程。

 

动态类型的语言编程时,永远也不用给任何变量指定数据类型,该语言会在你第一次赋值给变量时,在内部将数据类型记录下来

 private void dg_cards_MouseDoubleClick(object sender, MouseButtonEventArgs e)
        {
            bool isEight = false;
            DataGrid dg = sender as DataGrid;

            //双击获取第三列的控件
            DataGridTemplateColumn templeColumn1 = dg.Columns[3] as DataGridTemplateColumn;
            FrameworkElement fwElement1 = dg_cards.Columns[3].GetCellContent(dg.CurrentItem);
            CheckBox cBox1 = templeColumn1.CellTemplate.FindName("cbeight", fwElement1) as CheckBox;
            if ((bool)cBox1.IsChecked) {
                isEight = true;
            }
        }

2.进程的特性

  • ### 一个进程里可以有多个子进程

  • ### 新的进程的创建是完全拷贝整个主进程

  • ### 进程里可以包含线程

  • ### 进程之间(包括主进程和子进程)不存在数据共享,相互通信(浏览器和python之间的数据不能互通的),要通信则要借助队列,管道之类的

 

解释型

  

3.进程和线程之间的区别

  • ### 线程共享地址空间,而进程之间有相互独立的空间

  • ### 线程之间数据互通,相互操作,而进程不可以

  • ### 新的线程比新的进程创建简单,比开进程的开销小很多

  • ### 主线程可以影响子线程,而主进程不能影响子进程

 

 

程序每执行到源程序的某一条指令,则会有一个称之为解释程序的外壳程序将源代码转换成二进制代码以供执行,总言之,就是不断地解释、执行、解释、执行

4.在python中,进程与线程的用法就只是名字不同,使用的方法也是没多大区别

强类型

5.简单实例

1)创建一个简单的多进程:

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time

def func(name):
    time.sleep(1)
    print('hello',name,time.ctime())

ml = []
for i in range(3):
    p = multiprocessing.Process(target=func,args=('yang',))
    p.start()
    ml.append(p)

for i in ml:
    i.join() #注意这里,进程必须加join方法,不然会导致僵尸进程

  

运行结果:

图片 1

 

不管怎么说,反正报错了,同样的代码,在python自带的IDLE里试试:

图片 2

没有任何东西就结束了。好的,这里要说下了,按照我个人的理解,当你用pycharm或者IDLE时,pycharm或者IDLE在你的电脑里本身也是一个进程,并且默认是主进程。所以在pycharm会报错,而在IDLE里运行就是空白,个人理解,对不对暂且不谈,后期学到子进程时再说。

 

解决办法就是,其他的不变,加一个if __name == '__main__'判断就行:

图片 3

 

这样就解决了,好的,你现在可以体会到那句话了,进程与线程的用法就只是名字不同,使用的方法也是没多大区别。不多说,自行体会。而运行结果看到的时间是同步的,那么这进程才是真正意义上的并行运行。

 

2)自定义类式进程

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time

class myprocess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self,name):
        super(myprocess,self).__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        time.sleep(1)
        print('hello',self.name,time.ctime())

if __name__ == '__main__':
    ml = []
    for i in range(3):
        p = myprocess('yang')
        p.start()
        ml.append(p)

    for j in ml:
        j.join()

  

运行结果:

图片 4

 

 

然后setDaemon之类的方法和线程也是完全一致的。

 

3)每一个进程都有根进程,换句话,每一个进程都有父进程

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time,os

def info():
    print('mudule name:',__name__)
    print('parent process:',os.getppid()) #父进程号
    print('son process:',os.getpid())     #子进程号

if __name__ == '__main__':
    info()
    print('-----')
    p = multiprocessing.Process(target=info,args=[])
    p.start()
    p.join()

  

运行结果:

 

图片 5

 

而查看我本机的进程:

图片 6

 

可以知道,6204就是pycharm,正是此时的根进程,而主进程就是我这个py文件(由__main__可知),接着再往下的子进程等等等的。

 

一旦一个变量被指定了某个数据类型,如果不经过强制转换,那么它就永远是这个数据类型了

6.多进程间的通信和数据共享

首先我们都已经知道进程之间是独立的,不可以互通,并且数据相互独立,而在实际开发中,一定会遇到需要进程间通信的场景要求,那么我们怎么搞呢

有两种方法:

  • pipe
  • queue

1)使用queue通信

在多线程那里已经学过queue了,创建queue的方式,q = queue.Queue(),这种创建是创建的线程queue,并不是进程queue。创建进程queue的方式是:

图片 7

 

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(q,name,age): #这里必须要把q对象作为参数传入才能实现进程之间通信
    q.put({'name':name,'age':age})

if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue() #创建进程queue对象
    ml = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=func,args=(q,'yang',21))
        p.start()
        ml.append(p)
    print(q.get()) #获取queue信息
    print(q.get()) 
    print(q.get())
    for i in ml:
        i.join()

  

运行结果:

图片 8

 

好的,已经通过queue实现通信,那么细心的朋友可能会想,此时的queue到底是同一个呢还是copy的呢?开始测试,码如下:

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(q,name,age):
    q.put({'name':name,'age':age})
    print('id:',id(q))
if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue()
    ml = []
    print('id:',id(q))
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=func,args=(q,'yang',21))
        p.start()
        ml.append(p)
    print(q.get())
    print(q.get())
    print(q.get())
    for i in ml:
        i.join()

  

在Windows平台运行结果:

图片 9

 

Linux的ubuntu下是这样的:

图片 10

 

这就不好怎么说了,我个人的理解,线程和进程这类与电脑硬件(CPU,RAM)等有联系的都有不确定因素,姑且认为在Windows平台里queue是copy的,在Linux里是同一个吧,并且据经验人士表示,在macbook上也是同一个。

 

还有个问题, 假如使用的queue是线程式的呢?

代码其他都没变,只改了这里:

图片 11

 

结果:

图片 12

 

虽然报错了,但是却有一个关键点,提示的是不能pickle线程锁对象,也就是说刚才我们使用的queue是进程对象,所以可以pickle,注意了,这里就是关键点,使用了pickle,那么也就是说,在Windows平台里是copy的,如果不是copy,就不需要存在pickle对吧?直接拿来用就是啊,干嘛要pickle之后取的时候再反pickle呢对吧?

 

再看Linux下呢,由于Linux默认是python2,所以模块包名稍微有点不同

图片 13

结果阻塞住了,但是前面的还是出来了,看到的id果然还是一样的。

 

这里就有三点需要注意:(个人理解,如有误望指正)

1.进程里的确不能使用线程式queue

2.Windows平台的进程式queue是copy的

3.Linux平台的线程式和进程式都是同一个,但是如果在进程里使用线程式queue会阻塞住

但我个人觉得copy更有安全性

 

2)使用pipe通信

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(conn):
    conn.send('约吗?')  #子进程发送数据
    print(conn.recv())  #接受数据,不能加参数1024之类的
    conn.close()        #子进程关闭连接
if __name__ == '__main__':
    parent_conn,son_conn = multiprocessing.Pipe() #创建pipe对象,父进程,子进程
    ml = []
    p = multiprocessing.Process(target=func,args=(son_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())  #父进程接受数据,不能加参数1024之类的
    parent_conn.send('不约')    #发送数据
    p.join()                   #join方法是进程特有

 

  

运行结果:

图片 14

 

这样就联系上了,相信你发现了,基本和前面的socket差不多,不过唯一的不同是recv()方法不能加参数,不信的话,你加来试试

反观线程通信,相信你会觉得进程比线程更方便

 

当然pipe也可以有多个:

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time

def func(conn):
    conn.send('约吗?')  #子进程发送数据
    print(conn.recv())
    conn.close()        #子进程关闭连接
if __name__ == '__main__':
    parent_conn,son_conn = multiprocessing.Pipe() #创建pipe对象,父进程,子进程
    ml = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=func,args=(son_conn,))
        p.start()
        ml.append(p)
        print(parent_conn.recv())  #父进程接受数据,不能加参数1024之类的
        parent_conn.send('不约')
    for i in ml:
        i.join()

  

运行结果:

图片 15

 

7.进程之间数据共享——manager

比较简单,就利用了进程里的manager对象下的各个数据类型,其他的很简单的,我就不注释了

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(l,d,num):
    l.append(num)
    d[num] = num

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Manager() as manager:
        l = manager.list()
        d = manager.dict()
        ml = []
        for i in range(6):
            p = multiprocessing.Process(target=func,args=(l,d,i))
            p.start()
            ml.append(p)
        for i in ml:
            i.join()
        print('d:',d)
        print('l:',l)

  

运行结果:

图片 16

 

这样是不是就实现了数据共享了?

 

好的,进程也解析完了

 

优点:效率高,团队开发,移植,拓展,嵌入

缺点:速度慢,不能加密,禁止多线程并行进程

告诉解释器用什么编码执行

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

进制

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