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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #82 · 10.10

У ВК день рождения. В прошлые годы я писал огромные простыни о том, какие ошибки допускает руководство, как можно было бы их исправить, и желал любимой соцсети всё-таки выбраться из ямы бестолкового менеджмента. С тех пор лучше не стало, поэтому простыню я не буду писать, надоело. Одни из самых пишущих и интересных авторов среди моих знакомых уже почти все ушли по другим соцсетям (даже в отвратительнейший Фейсбук!), и это самый что ни на есть яркий сигнал, на мой взгляд. Но приведу ещё любопытный момент. Под постом гендира ВК бОльшая часть комментариев — негативные или резко-негативные. С одной стороны, значительная часть этих комментариев про платную музыку, то есть от детей или дураков, которых можно игнорировать. С другой стороны, когда тот же Телеграм пишет новости о себе, ответы в основном положительные и хвалебные, даже восторженные. Но администрация, конечно, об этом нюансе задумываться не станет. У них там статистика про миллиард просмотров видео в день, отчёты о росте, им не до этого. #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,