2、安装完成之后,设置Python环境变量C:\Python27(操作步骤: 电脑->属性->高级->环境变量->系统变量中的PATH为:变量值: C:\Python27 )
3、在python的官方网站上可以找到SetupTools的下载,解压安装安装即可;
4、当安装SetupTools之后,就可以在python安装目录下看到Script目录,
5、同样在变量中加入 path:C:\Python27\Scripts,
6、打开cmd命令行,将目录切换到C:\Python27\Scripts下,输入命令“easy_install pip“安装pip;
7、安装成功pip之后,执行pip install -U selenium 进行下载安装最新selenium的版本。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。1、软件开发:Python语言支持多函数编程,可以担任任何软件的开发工作,是它的标配能力。
2、科学计算:Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持,做科学计算是非常合适的选择。
3、自动化运维:Python是作为运维工程师的首选编程语言,有诸多优势所在,是非常受喜欢的编程语言。
4、云计算:开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的。
5、web开发:基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。
6、网络爬虫:也称网络蜘蛛,是大数据行业获取数据的核心工具。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一。
7、数据分析:结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石,Python是数据分析领域首选的编程语言。
8、人工智能:对于人工智能我想不用多介绍,是现在非常流行的一个行业,而人工智能也是未来的发展,Python是人工智能的首选编程语言。
Python进阶(二十六)-多线程实现同步的四种方式临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源,典型例子就是打印机,它一次只能被一个程序用来执行打印功能,因为不能多个线程同时操作,而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。
锁机制
threading的Lock类,用该类的acquire函数进行加锁,用realease函数进行解锁
import threadingimport timeclass Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.lock = threading.Lock()def add(self):
self.lock.acquire()#加锁,锁住相应的资源
self.num += 1
num = self.num
self.lock.release()#解锁,离开该资源
return num
n = Num()class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = itemdef run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()#将num加1,并输出原来的数据和+1之后的数据
print(self.item,value)for item in range(5):
t = jdThread(item)
t.start()
t.join()#使线程一个一个执行12345678910111213141516171819202122232425262728
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时,锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁,该线程就会变为“blocked”状态,称为“同步阻塞”(参见多线程的基本概念)。
直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后,锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入运行(running)状态。
信号量
信号量也提供acquire方法和release方法,每当调用acquire方法的时候,如果内部计数器大于0,则将其减1,如果内部计数器等于0,则会阻塞该线程,知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置。
import threadingimport timeclass Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.sem = threading.Semaphore(value = 3)#允许最多三个线程同时访问资源
def add(self):
self.sem.acquire()#内部计数器减1
self.num += 1
num = self.num
self.sem.release()#内部计数器加1
return num
n = Num()class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = itemdef run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()
print(self.item,value)for item in range(100):
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