- python文件操作
- r 只读
- w 只写(同名直接覆盖)
- a 是w的升级版,实在同名文件中继续写,不会重写文件
- r + 可读可写
- 序列化:变量都存在内存中,如果将变量转换成可储存可传输的过程就叫序列化;
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import json d = dict(name='fan', age=13) f = json.dumps(d) #序列化为json对象 print(type(f)) #<class 'str'> g = json.loads(f) #反序列化为python识别的对象 print(g) #{'name': 'fan', 'age': 13} print(type(g)) #<class 'dict'> class Student(object): def __init__(self, name, age, score): self.name = name self.age = age self.score = score s = Student('fan', 28, 99) def myfun(stu): return { 'name': stu.name, 'age': stu.age, 'score': stu.score } print(json.dumps(s, default=myfun)) #序列化python实例时,无法识别实例,可以通过指定函数转换成json可以识别的字典格式
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- 多进程:操作系统进行资源分配和调度的基本单位。
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from multiprocessing import Process import os def print_world(x): print('%s子进程来执行这个工作id:%s' % (x, os.getpid())) print('父进程id为%s' % os.getppid()) if __name__ == '__main__': print('主进程id:%s' % os.getpid()) p = Process(target=print_world, args=('test',)) print('子进程开始运行') p.start() p.join() print('end son')
- Pool进程池
from multiprocessing import Pool import os,time, random def pri_sub(x): print('run task %s:%s'%(x, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() print('task %s runs %0.2f seconds'%(x,(end - start))) if __name__ == '__main__': print('parend process %s'%os.getpid()) p = Pool(4) for i in range(5): p.apply_async(pri_sub,args=(i,)) #异步创建子进程 print('等待子进程结束') p.close() p.join() print('所有的子进程结束')
subprocess
模块可以让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出import subprocess #创建一个子进程去执行 命令 ipconfig subprocess.call('ipconfig')
- 进程通信:Queue、Pipes
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- 多线程:线程是CPU调度的最小单位