TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #595 · 13.10

Пишут, что приложения холдинга VK (MailRu) вернули в AppStore. Я уже прежде упоминал, что, раз удалили сразу все приложения, то решение наверняка политическое. Очень странно, что вернули, даже представить не могу, каким способом удалось переубедить Apple и отменить фактически решение о санкциях по отношению к принадлежащей правительству России компании. Денег занесли? Очень вряд ли, всерьёз подкупить Apple не получилось бы на таком уровне. Чем-то надавили в ответ? Ну, типа, американский чиновник тут переписывался с русскими девушками втайне от жены? С трудом верится. Что-то там доказали на юридическом поле? Россия уже точно вне юридического поля США. Хорошо, конечно, что вернули (я подсознательно верю в возможность второй жизни для VK, но тссс). Плохо, что поводов для массового отказа русских от айфонов станет меньше. Я вообще надеялся, что из AppStore все русские приложения удалят в какой-то момент. И не сильно удивлюсь, если это произойдёт. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #parallelism

当前筛选 #parallelism清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #118 · 08.08.2016 г., 11:44

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,