我将python解释器嵌入到一个多线程的C应用程序中,对于应该使用什么API来确保线程安全,我感到有点困惑。
据我所知,在嵌入python时,在调用任何其他Python C API调用之前,需要由嵌入器来处理GIL锁。这是通过以下函数完成的:
gstate = PyGILState_Ensure();
// do some python api calls, run python scripts
PyGILState_Release(gstate);
但仅有这一点似乎还不够。我仍然会遇到随机崩溃,因为它似乎没有为Python API提供互斥。
在阅读了更多的文档后,我还补充道:
PyEval_
我是python的新手,在以下方面需要帮助。
假设我有一些不断向Python控制台输出数据的代码,例如:
for x in range(10000): print x
然后,我希望能够输入各种命令,这些命令可能会立即影响输出。例如,我输入一个数字,使循环从这个数字重新开始,或者我输入step=2,这会改变步长,等等。
基本上,我希望代码在后台运行和打印,而提示符仍然可用。
这样的事情有可能吗?我猜输出将不得不发送到一个新的窗口,但我不确定这在实践中会如何工作。我现在不喜欢图形用户界面,因为我只想让事情尽可能简单。
在Django中,我有一个简单的测试用例失败:
模型(app/models.py):
from django.db import models
class M(models.Model):
condition = models.CharField(max_length=80, db_index=True)
测试(app/tests.py):
from django.test import TestCase
import threading
import time
from app.models import M
def insert():
time.sleep(0.3)
昨天我把一个11.10盒升级到12.04。今天上午,我尝试运行apt-get升级程序,并遇到以下情况:
sudo apt-get upgrade
[sudo] password for brian:
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
The following packages have been kept back:
linux-generic linux-headers-generic linux-image-generic
T
这是一个常识问题,很快就会变成一个项目。我有一个脚本,试图用已知的盐暴力破解sha1。在这个应用程序中,盐是已知的。不管怎样,脚本运行得很好,它是一个python脚本。当我运行它时,它占用了我可用的16个内核中的1个。我也想利用所有的16个核心来进行暴力破解!我稍微修改了一下脚本,并在这里使用了一个示例来利用多个内核,但它们并没有被完全使用。
这种解析化的东西对我来说是非常新的,我不确定如何在python中使用它(更不用说任何脚本语言了)。
在python中,利用所有可用于暴力破解哈希的核心的最佳方式是什么,比如MD5?
基本上我现在所拥有的是这样的.(注意改述后的代码)
from mult
我有一个python,它通过套接字接收来自C++应用程序的数据,并更新它的字段(Qt网格对象)和一个Q线程中的3D模型。更新字段在线程中正常工作,但是当我向线程中添加一个函数来更新3D模型(使用更新字段中的值)时,我会得到一个“致命的Python错误: GC对象已经跟踪”。代码运行了几毫秒,但随后由于错误而崩溃。三维模型的创建和转换是基于Mayavi.mlab软件包的。
我还尝试将更新3D模型函数放在另一个线程中,但这并没有消除错误。为什么这个错误会发生/我如何摆脱它?
主要代码:
self.PSRThread = 0 # thread for the PSR server
我有一个机器人项目,基本上是一个路径跟踪问题。在PC机上,用Python3.65实现了一种参考生成算法。该算法利用室内GPS数据,利用这些不断更新的数据计算机器人车的参考路径。当然,算法运行在一个而True:.框架中。该算法只有在采样频率相当高的情况下才能很好地工作,比如0.001s。但是,问题是,在计算引用路径之后,需要通过Serial.write()逐字节将路径信息写入PC的串口。这个serial.write()函数仍然是一个for循环。这个写入过程非常慢(超过0.02s,16个字节)。如果for循环包含在while True: framework中,则如下所示:
while True:
我创建了一个关于熊猫数据的全球变量。我希望子进程能够访问全局数据,但子进程似乎无法获得全局变量。
data = pd.DataFrame(data = np.array([[i for i in range(1000)] for j in range(500)]))
def get_sample(i):
print("start round {}".format(i))
sample = data.sample(500, random_state=i)
xs = sample.sum(axis=0)
if i < 10: