Когда вы запускаете программу на своем компьютере, она запускается в своем собственном «пузыре», который полностью отделен от других программ, которые активны в то же время. Этот «пузырь» называется процессом и включает в себя все, что необходимо для управления этим вызовом программы.
Эта так называемая среда процесса включает в себя страницы памяти, которые использует процесс, обрабатываемый этим процессом файл, права доступа пользователей и групп, а также весь вызов командной строки, включая заданные параметры.
Эта информация хранится в файловой системе процесса вашей системы UNIX/Linux, которая является виртуальной файловой системой и доступна через каталог proc. Записи сортируются по идентификатору процесса, который уникален для каждого процесса. Пример 1 показывает это для произвольно выбранного процесса с идентификатором # 177.
Пример 1: информация, доступная процессу
[email protected]:/proc/177# ls attr cpuset limits net projid_map statm autogroup cwd loginuid ns root status auxv environ map_files numa_maps sched syscall cgroup exe maps oom_adj sessionid task clear_refs fd mem oom_score setgroups timers cmdline fdinfo mountinfo oom_score_adj smaps uid_map comm gid_map mounts pagemap stack wchan coredump_filter io mountstats personality stat
Структурирование программного кода и данных
- Один процесс охватывает фрагмент кода, который можно запускать отдельно.
- Некоторые участки кода могут выполняться одновременно, что в принципе допускает распараллеливание.
- Использование возможностей современных процессоров и операционных систем, например каждого доступного ядра процессора, для сокращения общего времени выполнения программы.
- Чтобы снизить сложность вашей программы или кода и передать часть работы специализированным агентам, выступающим в качестве подпроцессов.
Использование подпроцессов требует от вас переосмысления способа выполнения вашей программы, от линейного к параллельному. Это похоже на изменение вашей рабочей точки зрения в компании с обычного работника на менеджера – вам нужно будет следить за тем, кто что делает, сколько времени занимает один шаг и каковы зависимости между промежуточными результатами.
Как сделать автозапуск программ на Python по расписанию
- Почему вы хотите распараллеливать код? Имеет ли смысл думать об этом в вашем конкретном случае и с точки зрения усилий?
- Ваша программа предназначена для запуска только один раз или она будет запускаться регулярно с аналогичным набором данных?
- Можете ли вы разделить свой алгоритм на несколько этапов выполнения?
- Допускают ли ваши данные вообще распараллеливание? Если еще нет, то каким образом нужно адаптировать организацию ваших данных?
- Какие промежуточные результаты ваших вычислений зависят друг от друга?
- Какое изменение оборудования необходимо для этого?
- Есть ли узкое место в аппаратном обеспечении или алгоритме, и как можно избежать или минимизировать влияние этих факторов?
- Какие еще побочные эффекты распараллеливания могут возникнуть?
Возможный вариант использования – это основной процесс и демон, работающий в фоновом режиме (ведущий или ведомый), ожидающий активации. Кроме того, это может быть главный процесс, запускающий рабочие процессы, выполняемые по запросу. На практике основной процесс – это процесс подачи, который управляет двумя или более агентами, которым подаются части данных, и которые выполняют вычисления для данной части.
Урок 2 Варианты выполнения кода. Первая программа на Python
Имейте в виду, что распараллеливание требует больших затрат и времени из-за накладных расходов на подпроцессы, которые необходимы вашей операционной системе. По сравнению с выполнением двух или более задач линейным способом, выполняя это параллельно, вы можете сэкономить от 25 до 30 процентов времени на подпроцесс, в зависимости от вашего варианта использования.
Например, две задачи, каждая из которых занимает 5 секунд, требуют в сумме 10 секунд при последовательном выполнении и могут потребовать в среднем около 8 секунд на многоядерной машине при распараллеливании. 3 из этих 8 секунд могут быть потеряны из-за накладных расходов, что ограничит ваши улучшения скорости.
Запуск функции параллельно с Python
Python предлагает четыре возможных способа справиться с этим. Во-первых, вы можете выполнять функции параллельно, используя модуль многопроцессорности. Во-вторых, альтернативой процессам являются потоки. Технически это легкие процессы, выходящие за рамки данной статьи.
Для дальнейшего чтения вы можете взглянуть на модуль потоковой передачи Python. В-третьих, вы можете вызывать внешние программы с помощью метода system() модуля os или методов, предоставляемых модулем подпроцесса, и впоследствии собирать результаты.
Модуль многопроцессорности предлагает хороший набор методов для параллельного выполнения подпрограмм. Сюда входят процессы, пулы агентов, очереди и каналы.
Пример 1 работает с пулом из пяти агентов, которые обрабатывают блок из трех значений одновременно. Значения количества агентов и размера фрагмента выбраны произвольно в демонстрационных целях. Отрегулируйте эти значения в соответствии с количеством ядер в вашем процессоре.
Метод Pool.map() требует трех параметров – функции, вызываемой для каждого элемента набора данных, самого набора данных и размера фрагмента. В примере 1 мы используем функцию с именем square, которая вычисляет квадрат заданного целочисленного значения. Кроме того, можно не указывать размер фрагмента. Если не задан явно, размер блока по умолчанию равен 1.
Обратите внимание, что порядок выполнения агентов не гарантируется, но набор результатов находится в правильном порядке. Он содержит квадратные значения в соответствии с порядком элементов исходного набора данных.
Пример 1
from multiprocessing import Pool def square(x): # calculate the square of the value of x return x*x if __name__ == ‘__main__’: # Define the dataset dataset = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] # Output the dataset print (‘Dataset: ‘ + str(dataset)) # Run this with a pool of 5 agents having a chunksize of 3 until finished agents = 5 chunksize = 3 with Pool(processes=agents) as pool: result = pool.map(square, dataset, chunksize) # Output the result print (‘Result: ‘ + str(result))
Выполнение этого кода должно привести к следующему результату:
$ python3 pool_multiprocessing.py Dataset: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] Result: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144, 169, 196]
Примечание. Для этих примеров мы будем использовать Python 3.
Запуск нескольких функций с использованием очереди
Как структура данных, очередь очень распространена и существует несколькими способами. Он организован как «первым пришел – первым обслужен» (FIFO) или «последним пришел – первым обслужен» (LIFO), а также с приоритетами и без них (очередь с приоритетами). Структура данных реализована, как массив с фиксированным количеством записей или как список, содержащий переменное количество отдельных элементов.
В примерах 2.1–2.7 мы используем очередь FIFO. Он реализован в виде списка, который уже предоставлен соответствующим классом из модуля многопроцессорности. Кроме того, загружается модуль time, который используется для имитации рабочей нагрузки.
Листинг 2.1: используемые модули
import multiprocessing from time import sleep
Затем определяется рабочая функция (пример 2.2). Эта функция фактически представляет агента и требует трех аргументов. Имя процесса указывает, что это за процесс, а задачи и результаты относятся к соответствующей очереди.
Внутри рабочей функции находится бесконечный цикл while. И задачи, и результаты – это очереди, которые определены в основной программе. tasks.get() возвращает текущую задачу из очереди задач для обработки. Значение задачи меньше 0 выходит из цикла while и возвращает значение -1. Любое другое значение задачи выполнит вычисление (квадрат) и вернет это значение.
Возврат значения в основную программу реализован, как results.put(). Это добавляет вычисленное значение в конец очереди результатов.
Листинг 2.2: рабочая функция
# define worker function def calculate(process_name, tasks, results): print(‘[%s] evaluation routine starts’ % process_name) while True: new_value = tasks.get() if new_value < 0: print(‘[%s] evaluation routine quits’ % process_name) # Indicate finished results.put(-1) break else: # Compute result and mimic a long-running task compute = new_value * new_value sleep(0.02*new_value) # Output which process received the value # and the calculation result print(‘[%s] received value: %i’ % (process_name, new_value)) print(‘[%s] calculated value: %i’ % (process_name, compute)) # Add result to the queue results.put(compute) return
Следующим шагом является основной цикл. Сначала определяется менеджер для межпроцессного взаимодействия (IPC). Затем добавляются две очереди – одна для задач, а другая для результатов.
Пример 2.3: IPC и очереди
if __name__ == «__main__»: # Define IPC manager manager = multiprocessing.Manager() # Define a list (queue) for tasks and computation results tasks = manager.Queue() results = manager.Queue()
После такой настройки мы определяем пул процессов с четырьмя рабочими процессами (агентами). Мы используем класс multiprocessing.Pool() и создаем его экземпляр. Затем мы определяем пустой список процессов.
Пример 2.4: определение пула процессов
# Create process pool with four processes num_processes = 4 pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes) processes = []
На следующем шаге мы запускаем четыре рабочих процесса (агента). Для простоты они называются от «P0» до «P3». Создание четырех рабочих процессов выполняется с помощью multiprocessing.Process(). Это связывает каждый из них с рабочей функцией, а также с задачей и очередью результатов.
Наконец, мы добавляем вновь инициализированный процесс в конец списка процессов и запускаем новый процесс с помощью new_process.start().
Пример 2.5: подготовка рабочих процессов
# Initiate the worker processes for i in range(num_processes): # Set process name process_name = ‘P%i’ % i # Create the process, and connect it to the worker function new_process = multiprocessing.Process(target=calculate, args=(process_name,tasks,results)) # Add new process to the list of processes processes.append(new_process) # Start the process new_process.start()
Наши рабочие процессы ждут работы. Мы определяем список задач, которые в нашем случае являются произвольно выбранными целыми числами.
Эти значения добавляются в список задач с помощью tasks.put(). Каждый рабочий процесс ожидает выполнения задач и выбирает следующую доступную задачу из списка задач. Этим занимается сама очередь.
Пример 2.6: подготовка очереди задач
# Fill task queue task_list = [43, 1, 780, 256, 142, 68, 183, 334, 325, 3] for single_task in task_list: tasks.put(single_task) # Wait while the workers process sleep(5)
Через некоторое время мы хотим, чтобы наши агенты закончили. Каждый рабочий процесс реагирует на задачу со значением -1. Он интерпретирует это значение, как сигнал завершения и после этого завершается.
Вот почему мы помещаем в очередь задач столько -1, сколько у нас запущенных процессов. Перед завершением процесс помещает -1 в очередь результатов. Это должно быть сигналом подтверждения для основного цикла, что агент завершает работу.
В основном цикле мы читаем из этой очереди и подсчитываем число -1. Основной цикл завершается, как только мы посчитаем столько подтверждений завершения, сколько у нас есть процессов. В противном случае выводим результат расчета из очереди.
Пример 2.7: завершение и вывод результатов
# Quit the worker processes by sending them -1 for i in range(num_processes): tasks.put(-1) # Read calculation results num_finished_processes = 0 while True: # Read result new_result = results.get() # Have a look at the results if new_result == -1: # Process has finished num_finished_processes += 1 if num_finished_processes == num_processes: break else: # Output result print(‘Result:’ + str(new_result))
В примере 2 показан вывод программы Python. Запуская программу несколько раз, вы можете заметить, что порядок, в котором запускаются рабочие процессы, столь же непредсказуем, как и сам процесс, выбирающий задачу из очереди. Однако после завершения порядок элементов очереди результатов совпадает с порядком элементов очереди задач.
Пример 3
$ python3 queue_multiprocessing.py [P0] evaluation routine starts [P1] evaluation routine starts [P2] evaluation routine starts [P3] evaluation routine starts [P1] received value: 1 [P1] calculated value: 1 [P0] received value: 43 [P0] calculated value: 1849 [P0] received value: 68 [P0] calculated value: 4624 [P1] received value: 142 [P1] calculated value: 20164 result: 1 result: 1849 result: 4624 result: 20164 [P3] received value: 256 [P3] calculated value: 65536 result: 65536 [P0] received value: 183 [P0] calculated value: 33489 result: 33489 [P0] received value: 3 [P0] calculated value: 9 result: 9 [P0] evaluation routine quits [P1] received value: 334 [P1] calculated value: 111556 result: 111556 [P1] evaluation routine quits [P3] received value: 325 [P3] calculated value: 105625 result: 105625 [P3] evaluation routine quits [P2] received value: 780 [P2] calculated value: 608400 result: 608400 [P2] evaluation routine quits
Примечание. Как упоминалось ранее, ваш вывод может не точно совпадать с показанным выше, поскольку порядок выполнения непредсказуем.
Использование метода os.system()
Метод system() является частью модуля os, который позволяет выполнять внешние программы командной строки в отдельном процессе от вашей программы Python. Метод system() – это блокирующий вызов, и вам нужно дождаться завершения вызова и возврата. Как вы знаете, что команду можно запускать в фоновом режиме и записывать вычисленный результат в выходной поток, который перенаправляется в такой файл.
Пример 4: команда с перенаправлением вывода
$ ./program >> outputfile
В программе Python вы просто инкапсулируете этот вызов, как показано ниже.
Пример 4: системный вызов с использованием модуля os
import os os.system(«./program >> outputfile «)
Этот системный вызов создает процесс, который выполняется параллельно вашей текущей программе Python. Получение результата может стать немного сложным, потому что этот вызов может завершиться после отключения программы Python – вы никогда не узнаете.
Использование этого метода намного дороже, чем предыдущие методы, которые я описал. Во-первых, накладные расходы намного больше (переключение процесса), а во-вторых, данные записываются в физическую память, например на диск, что занимает больше времени. Хотя это лучший вариант, у вас ограниченная память (например, с ОЗУ), и вместо этого вы можете записывать большие выходные данные на твердотельный диск.
Использование модуля subprocess
Этот модуль предназначен для замены вызовов os.system() и os.spawn(). Идея подпроцесса состоит в том, чтобы упростить процессы порождения, общаться с ними через каналы и сигналы и собирать вывод, который они производят, включая сообщения об ошибках.
Начиная с Python 3.5, подпроцесс содержит метод subprocess.run() для запуска внешней команды, которая является оболочкой для базового класса subprocess.Popen(). В качестве примера мы запускаем команду U или NIX Linux df -h, чтобы узнать, сколько дискового пространства все еще доступно в разделе home. В программе Python вы выполняете этот вызов, как показано ниже.
Пример 5: базовый пример запуска внешней команды
import subprocess ret = subprocess.run([«df», «-h», «/home»]) print(ret)
Это основной вызов, очень похожий на команду df -h или home, выполняемую в терминале. Обратите внимание, что параметры разделены списком, а не одной строкой. Вывод будет аналогичен примеру 5. По сравнению с официальной документацией Python для этого модуля, он выводит результат вызова stdout в дополнение к возвращаемому значению вызова.
В примере 5 показан результат нашего вызова. Последняя строка вывода показывает успешное выполнение команды. Вызов subprocess.run() возвращает экземпляр класса CompletedProcess, который имеет два атрибута с именами args (аргументы командной строки) и код возврата (возвращаемое значение команды).
Пример 6: запуск скрипта
$ python3 diskfree.py Filesystem Size Used Avail Capacity iused ifree %iused Mounted on /dev/sda3 233Gi 203Gi 30Gi 88% 53160407 7818407 87% /home CompletedProcess(args=[‘df’, ‘-h’, ‘/home’], returncode=0)
Чтобы подавить вывод на стандартный вывод и перехватить вывод и возвращаемое значение для дальнейшей оценки, вызов subprocess.run() должен быть немного изменен. Без дальнейших изменений subprocess.run() отправляет вывод выполненной команды на stdout, который является каналом вывода базового процесса в Python. Чтобы получить вывод, мы должны изменить это и установить канал вывода на предварительно определенное значение subprocess.PIPE.
Пример 7: захват вывода в конвейер
import subprocess # Call the command output = subprocess.run([«df», «-h», «/home»], stdout=subprocess.PIPE) # Read the return code and the output data print («Return code: %i» % output.returncode) print («Output data: %s» % output.stdout)
Как объяснялось ранее, subprocess.run() возвращает экземпляр класса CompletedProcess. В примере этот экземпляр представляет собой переменную с простым именем output. Код возврата команды сохраняется в атрибуте output.returncode, а вывод, выводимый на стандартный вывод, можно найти в атрибуте output.stdout. Имейте в виду, что это не касается обработки сообщений об ошибках, потому что мы не меняли для этого выходной канал.
Заключение
Параллельная обработка данных – прекрасная возможность использовать мощь современного оборудования. Python предоставляет вам доступ к этим методам на очень сложном уровне. Как вы уже видели ранее, модуль multiprocessing и subprocess позволяет легко погрузиться в эту тему.
Источник: tonais.ru
FAQ по Python в Windows¶
Как запустить программу на Python под Windows?¶
Это не всегда простой вопрос. Если вы уже знакомы с запуском программ из командной строки Windows, то все покажется очевидным; в противном случае вам может понадобиться немного больше подсказок.
Если вы не используете какую-либо интегрированную среду разработки, вам придется набирать команды Windows в так называемом «окне командной строки». Обычно вы можете создать такое окно в строке поиска, набрав cmd . Вы должны быть в состоянии распознать, когда вы запустили такое окно, потому что вы увидите «командную строку» Windows, которая обычно выглядит следующим образом:
Буква может быть другой, и после нее может быть что-то еще, так что вы вполне можете увидеть что-то вроде:
D:YourNameProjectsPython>
в зависимости от того, как был настроен ваш компьютер и что еще вы недавно делали с ним. Как только вы запустили такое окно, вы уже на пути к запуску программ Python.
Вы должны понимать, что ваши сценарии Python должны быть обработаны другой программой, называемой интерпретатором Python. Интерпретатор читает ваш сценарий, компилирует его в байткоды, а затем выполняет байткоды для запуска вашей программы. Итак, как организовать работу интерпретатора с вашим Python?
Во-первых, необходимо убедиться, что командное окно распознает слово «py» как команду запуска интерпретатора. Если вы открыли командное окно, попробуйте ввести команду py и нажать клавишу return:
C:UsersYourName> py
Вы должны увидеть что-то вроде:
Python 3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:04:45) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32 Type «help», «copyright», «credits» or «license» for more information. >>>
Вы запустили интерпретатор в «интерактивном режиме». Это означает, что вы можете вводить утверждения или выражения Python в интерактивном режиме, и они будут выполняться или оцениваться, пока вы ждете. Это одна из самых сильных возможностей Python. Проверьте это, введя несколько выражений по своему выбору и посмотрев результаты:
>>> print(«Hello») Hello >>> «Hello» * 3 ‘HelloHelloHello’
Многие люди используют интерактивный режим как удобный, но в то же время высокопрограммируемый калькулятор. Когда вы захотите завершить интерактивный сеанс Python, вызовите функцию exit() или удерживайте клавишу Ctrl , пока вводите Z , затем нажмите клавишу « Enter », чтобы вернуться в командную строку Windows.
Вы также можете обнаружить, что у вас есть пункт меню Пуск, например Start ‣ Programs ‣ Python 3.x ‣ Python (command line) , который приводит к появлению подсказки >>> в новом окне. Если это так, окно исчезнет после вызова функции exit() или ввода символа Ctrl-Z ; Windows выполняет в этом окне единственную команду «python» и закрывает его при завершении работы интерпретатора.
Теперь, когда мы знаем, что команда py распознается, вы можете передать ей свой сценарий Python. Вы должны указать абсолютный или относительный путь к сценарию Python. Допустим, ваш сценарий Python находится на рабочем столе и имеет имя hello.py , а командная строка открыта в вашем домашнем каталоге, поэтому вы видите что-то похожее на:
C:UsersYourName>
Итак, теперь вы попросите команду py передать ваш сценарий в Python, набрав py , за которым следует путь к вашему сценарию:
C:UsersYourName> py Desktophello.py hello
Как сделать скрипты Python исполняемыми?¶
В Windows стандартная программа установки Python уже связывает расширение .py с типом файла (Python.File) и дает этому типу файла команду open, которая запускает интерпретатор ( D:Program FilesPythonpython.exe «%1» %* ). Этого достаточно, чтобы скрипты исполнялись из командной строки как „foo.py“. Если вы хотите иметь возможность выполнить сценарий, просто набрав „foo“ без расширения, вам нужно добавить .py к переменной окружения PATHEXT.
Почему Python иногда так долго запускается?¶
Обычно Python запускается очень быстро под Windows, но иногда появляются сообщения о том, что Python вдруг начинает долго запускаться. Это вызывает еще большее недоумение, поскольку Python прекрасно работает на других системах Windows, настроенных идентично.
Проблема может быть вызвана неправильной конфигурацией программного обеспечения для проверки вирусов на проблемной машине. Известно, что некоторые антивирусные сканеры вносят накладные расходы при запуске на два порядка, если сканер настроен на мониторинг всех чтений из файловой системы. Попробуйте проверить конфигурацию программного обеспечения для сканирования вирусов на ваших системах, чтобы убедиться, что они действительно настроены одинаково. McAfee, когда он настроен на сканирование всех операций чтения файловой системы, является особым нарушителем.
Как сделать исполняемый файл из сценария Python?¶
Список инструментов, которые можно использовать для создания исполняемых файлов, см. в Как создать отдельный двоичный файл из сценария Python? .
Является ли файл *.pyd тем же самым, что и DLL?¶
Да, файлы .pyd — это DLL, но есть несколько отличий. Если у вас есть DLL с именем foo.pyd , то у нее должна быть функция PyInit_foo() . Вы можете написать Python «import foo», и Python будет искать foo.pyd (а также foo.py, foo.pyc) и, если найдет его, попытается вызвать PyInit_foo() для его инициализации. Вы не связываете свой .exe с foo.lib, так как это заставит Windows потребовать присутствия DLL.
Обратите внимание, что путь поиска foo.pyd — это PYTHONPATH, а не тот же путь, который Windows использует для поиска foo.dll. Кроме того, foo.pyd не обязательно должен присутствовать для запуска вашей программы, тогда как если вы связали свою программу с dll, то dll необходима. Конечно, foo.pyd необходим, если вы хотите сказать import foo . В DLL связь объявляется в исходном коде с помощью __declspec(dllexport) . В .pyd связь определяется в списке доступных функций.
Как встроить Python в приложение Windows?¶
Встраивание интерпретатора Python в приложение Windows можно описать следующим образом:
- Не встраивайте Python непосредственно в ваш .exe-файл. В Windows Python должен быть DLL, чтобы обрабатывать импорт модулей, которые сами являются DLL. (Это первый ключевой недокументированный факт.) Вместо этого ссылайтесь на python NN .dll ; обычно он устанавливается в C:WindowsSystem . NN — это версия Python, число, такое как «33» для Python 3.3. Ссылаться на Python можно двумя разными способами. Связывание во время загрузки означает связывание с python NN .lib , а связывание во время выполнения означает связывание с python NN .dll . (Общее примечание: python NN .lib — это так называемый «импорт lib», соответствующий python NN .dll . Она просто определяет символы для компоновщика). Связывание во время выполнения значительно упрощает параметры связей; все происходит во время выполнения. Ваш код должен загружать python NN .dll с помощью подпрограммы Windows LoadLibraryEx() . Код также должен использовать процедуры доступа и данные в python NN .dll (то есть, C API Python), используя указатели, полученные с помощью процедуры Windows GetProcAddress() . Макросы могут сделать использование этих указателей прозрачным для любого кода на C, который вызывает процедуры в C API Python.
- Если вы используете SWIG, легко создать «модуль расширения» Python, который сделает данные и методы приложения доступными для Python. SWIG выполнит за вас практически все сложные детали. В результате вы получите код на языке C, который вы подключите в ваш .exe файл (!) Вам _не_ нужно создавать DLL файл, и это также упрощает подключение.
- SWIG создаст функцию init (функцию на языке C), имя которой зависит от имени модуля расширения. Например, если имя модуля — leo, функция init будет называться initleo(). Если вы используете теневые классы SWIG, как и должно быть, функция init будет называться initleoc(). Это инициализирует скрытый вспомогательный класс, используемый теневым классом. Причина, по которой вы можете подключить код на языке Си в шаге 2 к вашему .exe-файлу, заключается в том, что вызов функции инициализации эквивалентен импорту модуля в Python! (Это второй ключевой недокументированный факт).
- Короче говоря, вы можете использовать следующий код для инициализации интерпретатора Python с вашим модулем расширения.
#include «python.h» . Py_Initialize(); // Initialize Python. initmyAppc(); // Initialize (import) the helper class. PyRun_SimpleString(«import myApp»); // Import the shadow class.
Py_INCREF(Py_None); _resultobj = Py_None; return _resultobj;
Увы, Py_None — это макрос, который расширяется до ссылки на сложную структуру данных под названием _Py_NoneStruct внутри pythonNN.dll. Опять же, этот код будет неудачным в среде с несколькими компиляторами. Замените этот код на:
return Py_BuildValue(«»);
Как сделать так, чтобы редакторы не вставляли вкладки в исходный текст Python?¶
FAQ не рекомендует использовать табуляцию, а руководство по стилю Python, PEP 8, рекомендует использовать 4 пробела для распределенного кода Python; это также значение по умолчанию в Emacs python-mode.
В любом редакторе смешивать табуляцию и пробелы — плохая идея. MSVC не отличается в этом отношении, и легко настраивается на использование пробелов: Возьмите Tools ‣ Options ‣ Tabs , и для типа файла «Default» установите «Tab size» и «Indent size» на 4, и выберите радиокнопку «Insert spaces».
Python выдает сообщение IndentationError или TabError , если смешанные табуляции и пробелы вызывают проблемы при выводе пробельных символов. Вы также можете запустить модуль tabnanny для проверки дерева каталогов в пакетном режиме.
Как проверить нажатие клавиши без блокировки?¶
Используйте модуль msvcrt . Это стандартный модуль расширения, специфичный для Windows. Он определяет функцию kbhit() , которая проверяет наличие удара по клавиатуре, и getch() , которая получает один символ без эха.
Источник: django.fun
Настроить задачу в планировщике задач Windows
Планировщик задач Windowsявляется приложением Windows по умолчанию для управления задачами в ответ на триггер на основе событий или времени. Например, вы могли бы предложить определенный щелчок и компьютерные действия (такие как перезагрузка) или даже предложить время, каккаждый первый день финансового кварталавыполнить задачу.
В более широком плане эта задача будет содержать сценарий и метаданные, чтобы определить, что и как будет выполняться действие. Вы можете добавить определенный контекст безопасности в аргумент и контролировать, где планировщик будет запускать программу. Windows будет сериализовать все эти задачи как.JOBфайлы в специальной папке под названиемПапка задач,
В этом руководстве мы собираемся установить событие, основанное на времени, для запуска нашего приложения и вывода данных в SQLite. Всего там
- Нажмите Пуск Windows, найдите планировщик задач и откройте его.
- Нажмите Create Basic Task в правом окне.
- Выберите время запуска.
- Укажите точное время для нашего предыдущего выбора.
- Запустить программу
- Вставьте скрипт вашей программы, где вы сохранили свой bat файл
- Нажмите Готово.
Давайте начнем!
- Нажмите Пуск Windows, найдите планировщик задач и откройте его.,
2.Нажмите Create Basic Task в правом окне.,
Вы должны указывать имя задачи (например, веб-очистка) и описание (например, веб-очистка и дамп SQLite автоматически каждый день в 18:00)
3.Выберите время срабатывания,
У вас будет возможность выбрать временной триггер ежедневно, еженедельно и даже ежемесячно. Логически этот выбор во многом зависит от того, как часто вы хотите обновить значения из вашего источника данных. Например, если ваша задача — очистить баланс MarketWatch Stocks, вы должны запускать сценарии каждый финансовый квартал.
4.Выберите точное время для нашего предыдущего выбора,