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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #77 · 17.09

В первом выпуске подкаста я говорил, что чёлка в айфонах — очевидно плохое решение, от которого отказались даже те производители, которые копируют айфон. И вот мы увидели на новой презентации Apple, что чёлку уменьшают. Думаю, в следующем поколении её не будет совсем. Apple не может сразу и открыто признать свою ошибку, но медленно и как бы неявно будет. А вот вам второй выпуск. Я поработал над звуком, он стал сильно лучше, хоть и неидеален. Но на записи я немного простывший, и, боюсь, это слышно, так что третий выпуск точно будет ещё качественнее. Решил порассуждать о проблемах UI/UX в популярных сервисах и приложениях. Привел некоторое количество интересных, как мне кажется, примеров. А ещё подкаст теперь доступен в Google Podcasts, (правда, там второй выпуск ещё не синхронизировался). #podcast

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,