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什么是异步编程 什么是异步编程呢？举个简单的例子： using System.Net.Http; using System.Threading.Tasks; using static System.Console; namespace Core { class Async { static void Main() { Start(); End(); } static void Wait()=>WriteLine("waiting..."); static void End()=>WriteLine("end..."); static int Start() { WriteLine("start..."); HttpClient client = new HttpClient(); Waiting(); var result = client.GetStringAsync("https://www.visualstudio.com/"); string str = result.Result; return str.Length; } } } 上面这段代码中，Main方法中的代码是按照自上而下的顺序执行的。网络状况不佳时， Start() 方法是比较耗时（注意，这里在 Start 方法中调用了异步方法 GetStringAsync ，但该方法在此处是以同步方式执行的

python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU资源，在python中大部分情况需要使用多进程。python提供了非常好用的多进程包Multiprocessing，只需要定义一个函数，python会完成其它所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、LocK等组件 一、Process 语法：Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]]) 参数含义：target表示调用对象；args表示调用对象的位置参数元祖；kwargs表示调用对象的字典。name为别名，groups实际上不会调用。 方法：is_alive()： join(timeout)： run()： start()： terminate()： 属性：authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为-N，表示被信号N结束)、name、pid。其中daemon是父进程终止后自动终止，且自己不能产生新的进程，必须在start()之前设置。 1.创建函数，并将其作为单个进程 ''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：579817333

1、rancher我上面 有一个主节点，两个work节点。在rancher上部署一个服务，端口 nodeport方式。开始时候三个都可以 ip+端口，都能正常访问。但是重启服务后，两个 work节点可以访问，但是master节点不能访问了. 来源： CSDN 作者： printfln 链接： https://blog.csdn.net/I_am_boys/article/details/103878515

什么是异步编程 什么是异步编程呢？举个简单的例子： using System.Net.Http; using System.Threading.Tasks; using static System.Console; namespace Core { class Async { static void Main() { Start(); End(); } static void Wait()=>WriteLine("waiting..."); static void End()=>WriteLine("end..."); static int Start() { WriteLine("start..."); HttpClient client = new HttpClient(); Waiting(); var result = client.GetStringAsync("https://www.visualstudio.com/"); string str = result.Result; return str.Length; } } } 上面这段代码中，Main方法中的代码是按照自上而下的顺序执行的。网络状况不佳时， Start() 方法是比较耗时（注意，这里在 Start 方法中调用了异步方法 GetStringAsync ，但该方法在此处是以同步方式执行的

ERROR: gtk+3-3.22.30-r0 do_compile: oe_runmake failed 引用文本 ERROR: gtk+3-3.22.30-r0 do_compile: oe_runmake failed ERROR: gtk+3-3.22.30-r0 do_compile: Function failed: do_compile (log file is located at /home/cy/stm32/yocto/build-openstlinuxweston-stm32mp1/tmp-glibc/work/cortexa7t2hf-neon-vfpv4-openstlinux_weston-linux-gnueabi/gtk+3/3.22.30-r0/temp/log.do_compile.32594) ERROR: Logfile of failure stored in: /home/cy/stm32/yocto/build-openstlinuxweston-stm32mp1/tmp-glibc/work/cortexa7t2hf-neon-vfpv4-openstlinux_weston-linux-gnueabi/gtk+3/3.22.30-r0/temp/log.do_compile.32594 Log data follows: |

先看一个例子 #coding:utf-8 #Filename:using_flie.py ''' Created on 2012-2-27 @author: goodspeedcheng ''' poem = '''\ Programming is fun When the work is done if you wanna make your work also fun: use Python! ''' f = open('poem.txt','w',encoding='utf-8') f.write(poem) f.close() r = open('poem.txt') while True: line = r.read() #line = r.readline() #line = r.readlines() if len(line) == 0: break print(line) r.close() >>>line = r.read() 输出结果为 Programming is fun When the work is done if you wanna make your work also fun: use Python! >>>line = r.readline() 输出结果为 Programming is fun When the work is done if

SQL Server表分区 什么是表分区 一般情况下，我们建立数据库表时，表数据都存放在一个文件里。 但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。 所以大数据量的数据表，对分区的需要还是必要的，因为它可以提高select效率，还可以对历史数据经行区分存档等。但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦，因为表分区会对数据库产生不必要的开销，除啦性能还会增加实现对象的管理费用和复杂性。 跟着做，分区如此简单 先跟着做一个分区表（分为11个分区），去除神秘的面纱，然后咱们再逐一击破各个要点要害。 分区是要把一个表数据拆分为若干子集合，也就是把把一个数据文件拆分到多个数据文件中，然而这些文件的存放可以依托一个文件组或这多个文件组，由于多个文件组可以提高数据库的访问并发量，还可以把不同的分区配置到不同的磁盘中提高效率，所以创建时建议分区跟文件组个数相同。 1.创建文件组 可以点击数据库属性在文件组里面添加 T-sql语法： alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> ---创建数据库文件组 alter database testSplit add

异常: 2020-01-09 18:30:48.072 ERROR 10212 --- [nio-8080-exec-2] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is org.springframework.orm.jpa.JpaSystemException: Could not apply work; nested exception is org.hibernate.HibernateException: Could not apply work] with root cause com.atomikos.jdbc.AtomikosSQLException: Connection pool exhausted - try increasing 'maxPoolSize' and/or 'borrowConnectionTimeout' on the DataSourceBean. 解决: spring.jta.atomikos.datasource.max-pool

#!/bin/ bash 在Unix中，凡是被 #! 注释的，统统是指明加载器(解释器)的路径，也就是声明用哪个程序来运行本文件。 比如: #!/bin/bash #上面的意思是说，把下面的字符统统传递给/bin/bash echo "Hello Boy!" ... 当然，还有很多。 #!/bin/lua #!/bin/perl #!/bin/python# 终止执行exit 2 接收用户参数 #!/bin/bash echo "当前脚本名称：$0" echo "参数个数： $#" echo "参数 list: $*" echo "第一个参数 $1" echo "==============" ls echo "==============" echo "上次命令返回值：$?" 文件测试语句 -d 　　// 文件是否为目录 -e　　// 文件是否存在 -f　　// 文件是否为一般文件 -r　　// 当前用户是否可读 -w　　// 是否可写 -x　　// 是否可执行 lyb@lyb-virtual-machine:~/work$ [ -f example.sh ] lyb@lyb-virtual-machine:~/work$ echo $? 0 lyb@lyb-virtual-machine:~/work$ [ -f example2.sh ] lyb@lyb-virtual

来自markdown萌新的吐槽:原来目录不是必要的……😓 原题 http://poj.org/problem?id=2386 题目大意 以前做过一道题叫细胞问题，和这题差不多，都是给一幅图，然后让你数图中有多少个集合。 题目分析 数据不大，暴搜暴搜，dfs和bfs都可以，这里用的是更容易写的dfs。 代码 # include <cstdio> bool map [ 110 ] [ 110 ] ; int n , m ; void work ( int x , int y ) { if ( x < 0 || y < 0 || x >= n || y >= m ) return ; if ( ! map [ x ] [ y ] ) return ; map [ x ] [ y ] = false ; //当时写了true work ( x - 1 , y - 1 ) ; work ( x - 1 , y ) ; work ( x - 1 , y + 1 ) ; work ( x , y - 1 ) ; work ( x , y + 1 ) ; work ( x + 1 , y - 1 ) ; work ( x + 1 , y ) ; work ( x + 1 , y + 1 ) ; } int main ( ) { int ans = 0 ; scanf ( "%d%d" , & n