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我有线程代码,每个线程需要写入同一个文件.为了防止并发问题,我使用的是Lock对象.我的问题是我是否正确使用了锁.如果我从每个线程中设置锁定,该锁定是全局的还是仅特定于该特定线程？基本上,我应该先创建一个Lock并将其引用传递给每个线程,还是可以像在此处一样在线程内设置它：import time from threading import Thread, L

我在csv文件中配对了值.配对值都不一定是唯一的.我想将这个大型清单拆分成独立的完整集,以便进一步分析.为了说明,我的“megalist”就像：megalist = [['a', 'b'], ['a', 'd'], ['b', 'd'],['b', 'f'], ['r', 's'], ['t', 'r']...] 最重要的是,输出将保留配对值列表(即,不合并

我一直试图在我实现了Python分布式处理程序的所有计算机上获得FLOPS的标准化估计.虽然我目前可以非常精确地计算出砂岩,但是我并不完全确定它们的真实性.因此,我需要一种方法来计算(或已经完成它的模块)各种机器上的FLOPS,这些机器可能有各种各样的CPU等.看起来Python是一种解释型语言,只需计算它所需的时间一定数量的操作将不会在Linpack的级别

我正在编写一个Python程序,它从海康威视有限公司生产的IP摄像机读取YV12帧数据.在SDK中,他们提供了一个函数调用,允许我设置一个Callback来检索Frame Data.我的回调函数是这样的：def py_fDecodeCallBack(lPort, pBuffer, lSize, pFrameInfo, lReserved1, lReserve

我正在尝试在数据集上做Naive Bayes,该数据集有超过6,000,000个条目,每个条目有150k的特征.我试图从以下链接实现代码：Implementing Bag-of-Words Naive-Bayes classifier in NLTK问题是(据我所知),当我尝试使用dok_matrix作为参数运行train-method时,它无法找到iter

我正在尝试遍历DynamoDB表中的所有项目. (我知道这是一个效率低下的过程,但我这样做是为了构建一个索引表.)据我所知,DynamoDB的scan()函数返回1MB或提供的限制中的较小者.为了弥补这一点,我编写了一个函数来查找“LastEvaluatedKey”结果,并从LastEvaluatedKey开始重新查询以获取所有结果.不幸的是,似乎每次我的函

我希望能够使用argparse.ArgumentParser对象中的全局选项来覆盖/扩充子命令的默认值.一个例子是显示的帮助反映了全局更新,即以下玩具示例：import argparse import os import sys # Global parser and options. parser = argparse.ArgumentParser(

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我有2个型号如下商人class MerchantProfile(StateModel): class Meta: verbose_name = 'Merchant Profile' ordering = ('name',) def __unicode__(self): return u'%

我遇到了一个问题,在Python中显示浮点值,从外部数据源加载(它们是32位浮点数,但这也适用于较低精度的浮点数).(如果它很重要 - 这些值是由C/C++中的人类输入的,因此与任意计算值不同,可能不会忽略与圆数的偏差,但不能忽略,因为值可能是常数,如M_PI或乘以通过常数).由于CPython使用更高的精度(通常为64位),因此作为较低精度浮点输入的值可能

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我想要一种方法来生成一个等待用户输入的线程;如果在10秒内没有输入任何输入,我希望脚本终止生成的线程并继续处理.如果输入文本,我有办法从线程中获取输入但是我无法让超时终止新生成的线程.在下面的例子中,我是最接近的.我告诉新创建的线程它是一个守护进程,它将在主脚本退出时退出.我对此的问题是该线程将继续等待,直到脚本退出或用户输入了某些内容.shared_var