石像鬼python

1. 本人最近學python，剛使用pycharm。為什麼代碼里的input()運行不下去本人小白

可以的啊 正常運行

2. Python 的 GIL 是什麼鬼，多線程性能究竟如何

GIL是什麼

首先需要明確的一點是 GIL
並不是Python的特性，它是在實現Python解析器(CPython)時所引入的一個概念。就好比C++是一套語言（語法）標准，但是可以用不同的編譯器來編譯成可執行代碼。有名的編譯器例如GCC，INTEL
C++，Visual
C++等。Python也一樣，同樣一段代碼可以通過CPython，PyPy，Psyco等不同的Python執行環境來執行。像其中的JPython就沒有GIL。然而因為CPython是大部分環境下默認的Python執行環境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想當然的把
GIL 歸結為Python語言的缺陷。所以這里要先明確一點：GIL並不是Python的特性，Python完全可以不依賴於GIL

那麼CPython實現中的GIL又是什麼呢？GIL全稱 Global Interpreter Lock 為了避免誤導，我們還是來看一下官方給出的解釋：

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that
prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at
once. This lock is necessary mainly because CPython』s memory management
is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have
grown to depend on the guarantees that it enforces.)

好吧，是不是看上去很糟糕？一個防止多線程並發執行機器碼的一個Mutex，乍一看就是個BUG般存在的全局鎖嘛！別急，我們下面慢慢的分析。

為什麼會有GIL

由於物理上得限制，各CPU廠商在核心頻率上的比賽已經被多核所取代。為了更有效的利用多核處理器的性能，就出現了多線程的編程方式，而隨之帶來的就是線程間數據一致性和狀態同步的困難。 即使在CPU內部的Cache也不例外 ，為了有效解決多份緩存之間的數據同步時各廠商花費了不少心思，也不可避免的帶來了一定的性能損失。

Python當然也逃不開，為了利用多核，Python開始支持多線程。 而解決多線程之間數據完整性和狀態同步的最簡單方法自然就是加鎖。 於是有了GIL這把超級大鎖，而當越來越多的代碼庫開發者接受了這種設定後，他們開始大量依賴這種特性（即默認python內部對象是thread-safe的，無需在實現時考慮額外的內存鎖和同步操作）。

慢慢的這種實現方式被發現是蛋疼且低效的。但當大家試圖去拆分和去除GIL的時候，發現大量庫代碼開發者已經重度依賴GIL而非常難以去除了。有多難？做個類比，像MySQL這樣的「小項目」為了把Buffer
Pool
Mutex這把大鎖拆分成各個小鎖也花了從5.5到5.6再到5.7多個大版為期近5年的時間，本且仍在繼續。MySQL這個背後有公司支持且有固定開發團隊的產品走的如此艱難，那又更何況Python這樣核心開發和代碼貢獻者高度社區化的團隊呢？

所以簡單的說GIL的存在更多的是歷史原因。如果推到重來，多線程的問題依然還是要面對，但是至少會比目前GIL這種方式會更優雅。

GIL的影響

從上文的介紹和官方的定義來看，GIL無疑就是一把全局排他鎖。毫無疑問全局鎖的存在會對多線程的效率有不小影響。甚至就幾乎等於Python是個單線程的程序。那麼讀者就會說了，全局鎖只要釋放的勤快效率也不會差啊。只要在進行耗時的IO操作的時候，能釋放GIL，這樣也還是可以提升運行效率的嘛。或者說再差也不會比單線程的效率差吧。理論上是這樣，而實際上呢？Python比你想的更糟。

下面我們就對比下Python在多線程和單線程下得效率對比。測試方法很簡單，一個循環1億次的計數器函數。一個通過單線程執行兩次，一個多線程執行。最後比較執行總時間。測試環境為雙核的Mac
pro。註：為了減少線程庫本身性能損耗對測試結果帶來的影響，這里單線程的代碼同樣使用了線程。只是順序的執行兩次，模擬單線程。

順序執行的單線程(single_thread.py)
#! /usr/bin/python
from threading import Thread
import time
def my_counter():
i = 0
for _ in range(100000000):
i = i + 1
return True
def main():
thread_array = {}
start_time = time.time()
for tid in range(2):
t = Thread(target=my_counter)
t.start()
thread_array[tid] = t
for i in range(2):
thread_array[i].join()
end_time = time.time()
print("Total time: {}".format(end_time - start_time))
if __name__ == '__main__':
main()

同時執行的兩個並發線程(multi_thread.py)
#! /usr/bin/python
from threading import Thread
import time
def my_counter():
i = 0
for _ in range(100000000):
i = i + 1
return True
def main():
thread_array = {}
start_time = time.time()
for tid in range(2):
t = Thread(target=my_counter)
t.start()
thread_array[tid] = t
for i in range(2):
thread_array[i].join()
end_time = time.time()
print("Total time: {}".format(end_time - start_time))
if __name__ == '__main__':
main()

3. 求解這段Python代碼哪裡錯了

tempstr=input('請輸入帶符號的溫度值：')
iftempstr[-1]in['F','f']:
	c=(float(tempstr[0:-1])-32)/1.8
	print('轉換後的溫度是{:.2f}C'.format(c))
eliftempstr[-1]in['C','c']:
	f=1.8*float(tempstr[0:-1])+32
	print('轉換後的溫度是{:.2f}F'.format(f))
else:
	print('輸入格式錯誤！')

4. python可以爬取什麼數據

一、爬取我們所需要的一線鏈接
channel_extract.py
這里的一線鏈接也就是我們所說的大類鏈接：
from bs4 import BeautifulSoupimport requests

start_url = 'http://lz.ganji.com/wu/'host_url = 'http://lz.ganji.com/'def get_channel_urls(url):
wb_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')
links = soup.select('.fenlei > dt > a') #print(links)
for link in links:
page_url = host_url + link.get('href')
print(page_url)#get_channel_urls(start_url)channel_urls = '''
http://lz.ganji.com/jiaju/
http://lz.ganji.com/rironghuo/
http://lz.ganji.com/shouji/
http://lz.ganji.com/bangong/
http://lz.ganji.com/nongyongpin/
http://lz.ganji.com/jiadian/
http://lz.ganji.com/ershoubijibendiannao/
http://lz.ganji.com/ruanjiantushu/
http://lz.ganji.com/yingyouyunfu/
http://lz.ganji.com/diannao/
http://lz.ganji.com/xianlipin/
http://lz.ganji.com/fushixiaobaxuemao/
http://lz.ganji.com/meironghuazhuang/
http://lz.ganji.com/shuma/
http://lz.ganji.com/laonianyongpin/
http://lz.ganji.com/xuniwupin/
'''

那麼拿我爬取的58同城為例就是爬取了二手市場所有品類的鏈接，也就是我說的大類鏈接；
找到這些鏈接的共同特徵，用函數將其輸出，並作為多行文本儲存起來。
二、獲取我們所需要的詳情頁面的鏈接和詳情信息
page_parsing.py
1、說說我們的資料庫：
先看代碼：
#引入庫文件from bs4 import BeautifulSoupimport requestsimport pymongo #python操作MongoDB的庫import reimport time#鏈接和建立資料庫client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
ceshi = client['ceshi'] #建ceshi資料庫ganji_url_list = ceshi['ganji_url_list'] #建立表文件ganji_url_info = ceshi['ganji_url_info']123456789101112

2、判斷頁面結構是否和我們想要的頁面結構相匹配，比如有時候會有404頁面；
3、從頁面中提取我們想要的鏈接，也就是每個詳情頁面的鏈接；
這里我們要說的是一個方法就是:
item_link = link.get('href').split('?')[0]12

這里的這個link什麼類型的，這個get方法又是什麼鬼？
後來我發現了這個類型是
<class 'bs4.element.Tab>1

如果我們想要單獨獲取某個屬性，可以這樣，例如我們獲取它的 class 叫什麼
print soup.p['class']
#['title']12

還可以這樣，利用get方法，傳入屬性的名稱，二者是等價的
print soup.p.get('class')#['title']12

下面我來貼上代碼：
#爬取所有商品的詳情頁面鏈接：def get_type_links(channel, num):
list_view = '{0}o{1}/'.format(channel, str(num)) #print(list_view)
wb_data = requests.get(list_view)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')
linkOn = soup.select('.pageBox') #判斷是否為我們所需頁面的標志；
#如果爬下來的select鏈接為這樣：div.pageBox > ul > li:nth-child(1) > a > span 這里的:nth-child(1)要刪掉
#print(linkOn)
if linkOn:
link = soup.select('.zz > .zz-til > a')
link_2 = soup.select('.js-item > a')
link = link + link_2 #print(len(link))
for linkc in link:
linkc = linkc.get('href')
ganji_url_list.insert_one({'url': linkc})
print(linkc) else:

4、爬取詳情頁中我們所需要的信息
我來貼一段代碼：
#爬取趕集網詳情頁鏈接：def get_url_info_ganji(url):
time.sleep(1)
wb_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml') try:
title = soup.select('head > title')[0].text
timec = soup.select('.pr-5')[0].text.strip()
type = soup.select('.det-infor > li > span > a')[0].text
price = soup.select('.det-infor > li > i')[0].text
place = soup.select('.det-infor > li > a')[1:]
placeb = [] for placec in place:
placeb.append(placec.text)
tag = soup.select('.second-dt-bewrite > ul > li')[0].text
tag = ''.join(tag.split()) #print(time.split())
data = { 'url' : url, 'title' : title, 'time' : timec.split(), 'type' : type, 'price' : price, 'place' : placeb, 'new' : tag
}
ganji_url_info.insert_one(data) #向資料庫中插入一條數據；
print(data) except IndexError: 21222324252627282930

四、我們的主函數怎麼寫？
main.py
看代碼：
#先從別的文件中引入函數和數據：from multiprocessing import Poolfrom page_parsing import get_type_links,get_url_info_ganji,ganji_url_listfrom channel_extract import channel_urls#爬取所有鏈接的函數：def get_all_links_from(channel):
for i in range(1,100):
get_type_links(channel,i)#後執行這個函數用來爬取所有詳情頁的文件：if __name__ == '__main__':# pool = Pool()# # pool = Pool()# pool.map(get_url_info_ganji, [url['url'] for url in ganji_url_list.find()])# pool.close()# pool.join()#先執行下面的這個函數，用來爬取所有的鏈接：if __name__ == '__main__':
pool = Pool()
pool = Pool()
pool.map(get_all_links_from,channel_urls.split())
pool.close()
pool.join()

五、計數程序
count.py
用來顯示爬取數據的數目；
import timefrom page_parsing import ganji_url_list,ganji_url_infowhile True: # print(ganji_url_list.find().count())
# time.sleep(5)
print(ganji_url_info.find().count())
time.sleep(5)

5. python 多進程

os.fork()指令會創建另外一個進程，他的輸出源也是你的python command line或者其他IDE。所以你會看見2個提示符。另外，IDE要處理那麼多輸出源，當然會很卡。還有，你連打下3次這個命令，相當於對三個進程都進行了下達指令，所以這時候你的進程數目為8(看不懂的建議看小學數學)。你的各個進程的輸出會類似於打架，所以窗口會變得很慢。
建議：用pid來區分各個進程(os.fork()在父進程會返回pid，子進程會返回0)，例如：
import os
import time
pid=os.fork()
if pid==0:
time.sleep(0.1);

print "Child."

else:
print "The child's pid is:"+str(pid)

//end

以上代碼中子進程我給他暫停0.1秒來防止與父進程的輸出「打架」，當然有更好的解決方法，由於字數限制不打出來了，具體就是鎖住輸出源，通過之後再解鎖，可以網路。

點贊、採納、轉發，素質三連，友誼你我他！

6. Drcom校園網用路由器怎樣分享給多台設備上網

視地區而定，首先需要智能路由器，刷openwrt或者潘多拉或者石像鬼系統，安裝python或者java然後找各個地區學校的drcom破解包運行，還是比較麻煩的，具體情況詳詢

7. 用英語翻譯『請問『python』是什麼意思。』謝謝了

what ' s the meaning of 'python'?

8. 關於Python的學習

1、Python 介紹

學習一門新的語言之前，首先簡單了解下這門語言的背景。Python 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人 Guido van Rossum 於 1989 年發明，第一個公開發行版發行於 1991 年。Python 在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得 Python 成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。Python 具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是 C/C++)很輕松地聯結在一起。

2、Python 技術浪潮

IT行業熱門技術，更新換代非常的快，技術的浪潮一波接著一波，最初的浪潮無疑是桌面時代，使用 C# 搭建桌面應用開始嶄露頭角，MFC 還是計算機科學專業必學會的東西。接著就是以網站搭建為應用的背景，PHP，Ruby 等語言為主的。再到近幾年非常火熱的以移動開發為應用背景，Java(Android 開發)或者 OC(iOS 開發)語言為主。很明顯如今的浪潮就是以大數據和機器學習為應用背景，Python 語言為主。站在風尖浪口，豬都可以飛的起來。抓住這波技術浪潮，對於從事 IT 行業的人員來說有莫大的幫助。

3、Python 學習

學習一項新的技術，起步時最重要的是什麼?就是快速入門。學習任何一個學科的知識時，都有一個非常重要的概念：最少必要知識。當需要獲得某項技能的時候，一定要想辦法在最短的時間里弄清楚都有哪些最少必要知識，然後迅速掌握它們。

對於快速入門 python 來說最少必要知識，有以下幾點。

(1) Python 基礎語法

找一本淺顯易懂，例子比較好的教程，從頭到尾看下去。不要看很多本，專注於一本。把裡面的常式都手打一遍，搞懂為什麼。推薦去看《簡明python教程》，非常好的一本 Python 入門書籍。

(2)Python 實際項目

等你對 Python 的語法有了初步的認識，就可以去找些 Python 實際項目來練習。對於任何計算機編程語言來說，以實際項目為出發點，來學習新的技術，是非常高效的學習方式。在練習的過程中你會遇到各種各樣的問題：基礎的語法問題(關鍵字不懂的拼寫)，代碼毫無邏輯，自己的思路無法用代碼表達出來等等。這時候針對出現的問題，找到對應解決辦法，比如，你可以重新查看書本上的知識(關於基礎語法問題)，可以通過谷歌搜索碰到的編譯錯誤(編輯器提示的錯誤)，學習模仿別人已有的代碼(寫不出代碼)等等。已實際項目來驅動學習，會讓你成長非常的快。Python 實際項目網上非常的多，大家可以自己去搜索下。合理利用網路資源，不要意味的只做伸手黨。

(3) Python 的學習規劃

當你把上面兩點做好以後，你就已經入門了 Python，接下來就是規劃好自己的以後的學習規劃。能找到一個已經會 Python 的人。問他一點學習規劃的建議，然後在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。但是，要學會搜索，學會如何更好地提問，沒人會願意回答顯而易見的問題。當然如果你身邊沒有人會 Python，也可以在網上搜索相應的資料。

Python 可以做的事非常的多，比如：Python 可以做日常任務，比如自動備份你的MP3;可以做網站，很多著名的網站像知乎、YouTube 就是 Python 寫的;可以做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是 Python 開發的。每個人都有自己感興趣的方向，有的對網站開發比較感興趣，有的對數據處理感興趣，有的對後台感興趣。所以你們可以根據自己感興趣的方向，網上搜索相關資料，加以深入的學習，規劃好自己未來的方向。只要堅持，你就能精通 Python，成為未來搶手的人才。

9. 哪位幫我用python打一下這個代碼，我想看一下結果，在圖書館沒帶電腦，謝謝

代碼呢？貼出來