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Canale sorgente @WritingWay · Post #1168 · 23 nov

⁣LA REVISIONE DEI TESTI - EDITING✍🏻📕 "Non esistono grandi scritture, ma solo grandi riscritture". #scrittura#writingtips ✍🏻Prendine atto: non puoi fare a meno di rivedere quello che scrivi, è nella fase della revisione che miglioriamo davvero il testo. ✅ L’editing è una FORMA MENTALE: richiede duttilità di pensiero. Non attaccarti a quello che hai scritto, se è il caso modifica. ✅ L’editing è NECESSARIO, sempre. ✅ L’editing deve essere inteso come IL TEMPO DEL MIGLIORAMENTO. ✅ Il PRIMO EDITING lo deve fare l’autore. ✅ Per fare bene editing è necessario DISTACCAMENTO dal testo altrimenti non sarà mai efficace. ✅ Bisogna DISTINGUERE editing sui tuoi testi dall’editing che potresti fare sui testi degli altri. Cambia del tutto l’approccio. Se analizzo un testo di un altro devo mettermi sulla stessa lunghezza d’onda dell’altro, non devo entrare con i miei gusti, con il mio “mi piace” se no sbaglierei del tutto il lavoro di editing. ✅ L’EDITING AGISCE SUL CERVELLO: quando correggiamo i nostri testi stiamo lavorando sul risultato del pensiero, sul pensiero che ha preso forma. Andare ad agire su quelle parole per migliorarle significa agire sulle connessioni neuronali. Ci pensiamo? Quanto bene faccia alla nostra espressività, al nostro patrimonio intellettuale l’editing? @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.

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djangoproject

@djangoproject · Post #118 · 08/08/2016, 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,