TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3471 · 1 мар.

​⌨️Фреймворк SvelteJS: главный конкурент ReactJS и VueJS За последние годы SvelteJS приобретает все большую популярность среди фронтенд-разработчиков. И зачастую его даже выбирают вместо устоявшихся и проверенных фреймворков. В этом плейлисте автор расскажет про SvelteJS и пройдется по всем его основным фичам. 1. Что такое SvelteJS (отличие от React, Angular, Vue) [6:04] 2. Как работает SvelteJS [12:37] 3. Переменные и стили в SvelteJS [12:48] 4. Как добавлять события в SvelteJS [10:56] 5. Реактивность в SvelteJS [10:59] 6. Как SvelteJS работает с формами (bind) [7:44] 7. Как работают условные операторы в SvelteJS [8:22] 8. Как создавать компоненты в SvelteJS [10:29] 9. Как работают циклы в SvelteJS. Зачем нужен key [14:24] #javascript

Hashtags

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #parallelism

当前筛选 #parallelism清除筛选
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,