Мастерская 3/4. Кассетницы — моё спасение.
Много лет назад купил на Али простенькие модульные кассетницы с ящичками разных размеров. Сразу знал, что под электронные компоненты, но концепция их хранения менялась с тех пор неоднократно. Наконец, добрался, отсортировал всё, что было, сделал этикетки. Не сказать, чтоб много, но и свободных ячеек почти половина: можно докупать и заполнять.
А под крепеж и всякие бытовые мелочи купил серию от российской фирмы "Стелла-техник" и напечатал в них вертикальные вставки-перегородки. Что удобно, так это возможность полностью вытащить любой ящичек и взять с собой.
В целом такая система нужна чаще, чем кажется. И применяется в двух сценариях. Первый самый понятный: вам нужен, условно, винт М3 (саморез, дюбель, конфирмат итд), вы совершенно точно знаете, где его брать.
Но второй сценарий не менее важен. Вы купили шкаф, после сборки остались стяжки (наклейки, гвозди, шканты). И у вас есть совершенно определенные места, куда вы сразу же это всё складываете. Никакого захламления.
Я очень доволен. Теперь найти бы время попаять что-нибудь.
#diy#life#окр
https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html
#multiprocessing is a package that supports spawning processes using an #API similar to the #threading module. The multiprocessing package offers both local and remote #concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of #threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
The #multiprocessing module also introduces #APIs which do not have analogs in the #threading#module. A prime example of this is the Pool object which offers a convenient means of parallelizing the execution of a function across multiple input values, distributing the input data across processes (data #parallelism). The following example demonstrates the common practice of defining such functions in a module so that child processes can successfully import that module. This basic example of data parallelism using Pool,
https://github.com/python/asyncio
The #asyncio#module provides infrastructure for writing #single-threaded concurrent code using #coroutines, #multiplexing#I/O access over sockets and other resources, running network clients and servers, and other related primitives. Here is a more detailed list of the package contents:
a pluggable event loop with various system-specific implementations;
transport and protocol abstractions (similar to those in Twisted);
concrete support for TCP, UDP, SSL, subprocess pipes, delayed calls, and others (some may be system-dependent);
a Future class that mimics the one in the concurrent.futures module, but adapted for use with the event loop;
#coroutines and #tasks based on yield from (PEP 380), to help write concurrent code in a sequential fashion;
cancellation support for Futures and coroutines;
synchronization primitives for use between coroutines in a single thread, mimicking those in the #threading module;
an interface for passing work off to a threadpool, for times when you absolutely, positively have to use a library that makes blocking I/O calls.
Note: The implementation of asyncio was previously called "Tulip".