重新學習python系列(四)？ WTF？

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多進程：

fork()調用一次，返回兩次，因為作業系統自動把當前進程（稱為父進程）複製了一份（稱為子進程），

然後，分別在父進程和子進程內返回
getppid()得到父進程的ID
getpid() 得到當前進程的ID

# multiprocessing.pyimport osprint ‘Process (%s) start...‘ % os.getpid()pid = os.fork()if pid==0:    print ‘I am child process (%s) and my parent is %s.‘ % (os.getpid(), os.getppid())else:    print ‘I (%s) just created a child process (%s).‘ % (os.getpid(), pid)Process (876) start...I (876) just created a child process (877).I am child process (877) and my parent is 876.

 

 

進程之間的通訊：

from multiprocessing import Process, Queueimport os, time, random# 寫資料進程執行的代碼:def write(q):    for value in [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]:        print ‘Put %s to queue...‘ % value        q.put(value)        time.sleep(random.random())# 讀資料進程執行的代碼:def read(q):    while True:        value = q.get(True)        print ‘Get %s from queue.‘ % valueif __name__==‘__main__‘:    # 父進程建立Queue，並傳給各個子進程：    q = Queue()    pw = Process(target=write, args=(q,))    pr = Process(target=read, args=(q,))    # 啟動子進程pw，寫入:    pw.start()    # 啟動子進程pr，讀取:    pr.start()    # 等待pw結束:    pw.join()    # pr進程裡是死迴圈，無法等待其結束，只能強行終止:    pr.terminate()

 

 

多線程：

Python的標準庫提供了兩個模組：thread和threading，thread是低級模組，threading是進階模組，對thread進行了封裝。

絕大多數情況下，我們只需要使用threading這個進階模組。

啟動一個線程就是把一個函數傳入並建立Thread執行個體，然後調用start()開始執行：

#coding=utf-8import time, threading# 新線程執行的代碼:def loop():    print ‘thread %s is running...‘ % threading.current_thread().name    n = 0    while n < 5:        n = n + 1        print ‘thread %s >>> %s‘ % (threading.current_thread().name, n)        time.sleep(1)    print ‘thread %s ended.‘ % threading.current_thread().nameprint ‘thread %s is running...‘ % threading.current_thread().namet = threading.Thread(target=loop, name=‘LoopThread‘)t.start()t.join()print ‘thread %s ended.‘ % threading.current_thread().name

 。。。。。。。

 

 

collections模組提供了一些有用的集合類，可以根據需要選用。

defaultdict

使用dict時，如果引用的Key不存在，就會拋出KeyError。如果希望key不存在時，返回一個預設值，就可以用defaultdict：

#coding=utf-8from collections import defaultdictdd = defaultdict(lambda: ‘N/A‘)dd[‘a‘] = 123print dd[‘a‘]print dd[‘b‘]

OrderedDict

使用dict時，Key是無序的。在對dict做迭代時，我們無法確定Key的順序。

如果要保持Key的順序，可以用OrderedDict：

OrderedDict可以實現一個FIFO（先進先出）的dict，當容量超出限制時，先刪除最早添加的Key：

。。。。。。。。。。。。。。

 

base64

>>> base64.b64encode(‘i\xb7\x1d\xfb\xef\xff‘)‘abcd++//‘>>> base64.urlsafe_b64encode(‘i\xb7\x1d\xfb\xef\xff‘)‘abcd--__‘>>> base64.urlsafe_b64decode(‘abcd--__‘)‘i\xb7\x1d\xfb\xef\xff‘

 

python計數器Count 

# -*- coding:utf-8 -*-"""  python計數器Counter  需匯入模組collections"""import collections # 統計各個字元出現的次數，以字典形式返回obj = collections.Counter(‘adfsdfsdfswrwerwegfhgfhgh‘)print obj# elements => 原生的傳入的值(‘adfsdfsdfswrwerwegfhgfhgh‘)for v in obj.elements():    print v # 按參數給定的個數返回print obj.most_common(4)

 # 執行結果顯示 Counter({‘f‘: 5, ‘d‘: 3, ‘g‘: 3, ‘h‘: 3, ‘s‘: 3, ‘w‘: 3, ‘e‘: 2, ‘r‘: 2, ‘a‘: 1}) [(‘f‘, 5), (‘d‘, 3), (‘g‘, 3), (‘h‘, 3)]

 

 

請寫一個能處理 去掉=的base64解碼函數：

import base64text = ‘YWJjZA‘if not len(text)%4==0:    print base64.b64decode(text+"="*(len(text)%4))

 

struct的pack函數把任意資料類型變成字串：

>>> import struct>>> struct.pack(‘>I‘, 10240099)‘\x00\[email protected]‘

 unpack把str變成相應的資料類型：

>>> struct.unpack(‘>IH‘, ‘\xf0\xf0\xf0\xf0\x80\x80‘)(4042322160, 32896)

 

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