15 Jul 2025

Der Schlüssel zur Parallele für Schleifen in Python liegt darin, die entsprechende Methode gem?? dem Aufgabentyp auszuw?hlen. 1. Für CPU-intensive Aufgaben verwenden Sie das Multiprozessungsmodul, um GIL-Beschr?nkungen zu umgehen, indem mehrere Prozesse erstellt werden, um eine echte Parallelit?t zu erreichen. 2. Verwenden Sie für I/O-intensive Aufgaben Threading oder gleichzeitige. 3. Wenn Sie pr?ziser Code verfolgen, k?nnen Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie JoBlib ausw?hlen, die kompakt und für Datenanalyse-Szenarien geeignet sind. Kurz gesagt, die Auswahl des entsprechenden Tools nach der Kl?rung des Aufgabentyps kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit effektiv verbessern.

08 Aug 2025

Verwenden Sie die Wartegruppe, um sich zu bewerben, wenn mehrere Aufgaben parallel ausgeführt werden müssen, und warten Sie, bis alle abgeschlossen sind, um sicherzustellen, dass jeder Goroutine wg.done () aufruft und Schlie?probleme vermeidet. 2. Verwenden Sie Workerpool mit gepufferten Kan?len, um die Parallelit?tszahlen und Multiplex -Goroutinen unter hoher Belastung zu begrenzen, um die Ersch?pfung der Ressourcen zu verhindern. 3. Der Pipeline-Modus implementiert die mehrstufige Datenverarbeitung über Funktionsrückgabekan?le, die für ETL oder Streaming-Verarbeitung geeignet sind, und unterstützt Lüfter-in-Fan-Out. 4. Errgroup wird in Szenarien verwendet, die Fehlerverbreitung und Kontext -Stornierung erfordern, z. B. parallele HTTP -Anforderungen, die automatisch andere Aufgaben und Aggregatfehler beenden k?nnen, wenn Fehler auftreten. 5. W?hlen Sie kombiniert mit dem Kontext k?nnen Timeout Control und elegant erreichen

22 Jun 2025

Installieren Sie Phpunit und konfigurieren Sie die Projektumgebung. 2. Erstellen Sie eine Testverzeichnisstruktur und entsprechen dem Quellcode. 3.. Schreiben Sie unabh?ngige Testf?lle und verwenden Sie Behauptungen, um die Ergebnisse zu überprüfen. 4. Verwenden Sie Scheinobjekte, um externe Abh?ngigkeiten zu isolieren; 5. Führen Sie Tests h?ufig aus, um die Codequalit?t zu gew?hrleisten. Installieren Sie zun?chst Phpunit über Composer und konfigurieren Sie die Datei phpunit.xml. Erstellen Sie dann das Testverzeichnis, um die Testklasse zu speichern. Jede Testklasse erbt Testcase und schreibt eine Methode, die mit dem Test zum Testen beginnt. Verwenden Sie Assertequals und andere Behauptungen, um die Richtigkeit der Logik zu überprüfen. Verwenden Sie CreateMock, um das Verhalten für externe Abh?ngigkeiten zu simulieren. Führen Sie schlie?lich die Befehle von Lieferanten/Bin/Phpunit regelm??ig aus.

29 Jul 2025

PythoncanhandleParalleldataprocessingyBy-Usesing-TherightToolsand-ANACTROACHES

17 Jul 2025

Der Schlüssel zur Implementierung des parallelen Computing in Python im wissenschaftlichen Computing besteht darin, das richtige Tool auszuw?hlen und den Task -Typ zu verstehen. 1. Verwenden Sie für CPU-intensive Aufgaben die Methode des Pools.map () des Multiprozessierungsmoduls, um Multicore-CPUs vollst?ndig zu verwenden. 2. Verwenden Sie für I/O-intensive Aufgaben Multi-Threading oder gleichzeitige. 3. Für gro? angelegte komplexe Aufgaben verwenden Sie die Dask-Bibliothek, um die Aufgabenplanung und die verteilte Verarbeitung durchzuführen, und sind mit der Numpy/Pandas-Schnittstelle kompatibel. 4. achten Sie darauf

18 Jul 2025

OffScreencanvas erm?glicht es, Grafiken im Webworker zu ziehen, wodurch das parallele Rendering und die Reduzierung des Drucks auf dem Hauptfaden verringert werden kann. 1. Es ist ein Canvas -Objekt, das nicht an DOM binden, das von HTML5 bereitgestellt wird und das in Worker betrieben werden kann. 2. Bei der Verwendung erh?lt die Hauptseite offscreencanvas über TransferControltooffscreen und übergibt sie an Arbeiter. 3.. Verwenden Sie RequestAnimationFrame in Worker, um Animationsschleifen zu realisieren und mit dem Haupt -Thread durch Postmessage zu kommunizieren. 4. Geeignet für rechnerisch intensive Aufgaben wie komplexe Animation, Bildverarbeitung, Nicht-UI-Schichten von Spielen usw.; 5. nicht für h?ufig geeignet