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  • 方法一:运行打开任务管理器命令 打开“运行”窗口(Win10打开“运行”窗口的方法汇总),在其中输入命令 taskmgr.exe 。如图: 回车或点击确定,即可打开任务管理器。如图: 电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器...

    方法一:运行打开任务管理器命令

    打开“运行”窗口(Win10打开“运行”窗口的方法汇总),在其中输入命令 taskmgr.exe 。如图:

    回车或点击确定,即可打开任务管理器。如图:

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    默认打开的任务管理器只显示简略信息,点击左下角的“详细信息”按钮即可显示详细信息。

    方法二:按任务管理器快捷键Ctrl+Shift+ESC

    同时按Ctrl+Shift+ESC快捷键即可打开任务管理器。

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    方法三:从任务栏右键菜单打开任务管理器

    在Win10任务栏空白处点击右键,弹出的右键菜单,选择其中的“任务管理器”即可打开。如图:

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    方法四:从Win+X系统快捷菜单打开任务管理器

    按Win+X组合键或者右键点击Win10开始按钮即可弹出系统快捷菜单。选择其中的“任务管理器”即可打开。如图:

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    选择其中的“任务管理器”即可打开。

    方法五:按打开任务管理器的快捷键Ctrl + Alt + Del

    按Ctrl + Alt + Del快捷键之后会先显示一个含有“锁定、切换用户、注销、任务管理器”选项的安全选项界面。点击“任务管理器”选项即可打开。如图:

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    方法六:

    在输入框里直接输入查询任务管理器。如图:

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

    最后,小编想说:我是一名python开发工程师,

    整理了一套最新的python系统学习教程,

    想要这些资料的可以加Q裙937963151自取Python学习资料和学习视频,还有大神在线指导哦(免费分享哦)希望能对你有所帮助

    电脑运行卡顿?六个方法打开任务管理器解决

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  • Python 上下文管理器

    千次阅读 2017-05-31 15:10:24
    当然我们是可以通过关闭会话的方式回收资源,还有一种更为简便的方式就是使用Python的上下文管理器。 在说明TensorFlow的会话操作之前,先介绍上下文管理器和它的一个其他使用。 在使用Python

    TensorFlow的运行模型—session(会话),用来执行定义好的运算,会话拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源,所以当运算结束后需要对资源回收,否则可能会出现资源泄漏的问题。当然我们是可以通过关闭会话的方式回收资源,还有一种更为简便的方式就是使用Python的上下文管理器。
    在说明TensorFlow的会话操作之前,先介绍上下文管理器和它的一个其他使用。
    在使用Python编程中,可以会经常碰到这种情况:有一个特殊的语句块,在执行这个语句块之前需要先执行一些准备动作(如打开文本);当语句块执行完成后,需要继续执行一些收尾动作(如收回资源)。这就好比OpenCV1.0版本时,我们在开头定义了一个IplImage类型的变量,总要在程序结束前 cvReleaseImage它,不然就会造成内存的泄漏,而这也是1.0版本的一个很大的诟病,直到2.0版之后引入了Mat类型,而Python的上下文管理器就相当于Mat类型,不需要在最后手动收回,不需要考虑代码异常情况下的资源收回。(这个例子可能并不准确,但是可以直观的说明上下文管理器的最大优点:简便的内存管理,异常下的内存回收)

    下面举一个简单的例子,比如我们想要完成一个文件写入的任务:
    1.用手动收回的方式:

    logger = open("log.txt", "w")
    logger.write('Hello ')
    logger.close()
    print logger.closed
    
    

    就像这样,当代码执行到logger.close()时会关闭之前打开着的txt文件,但是这样就会出现一个问题,如果代在logger.close()前就出现了异常,那么就没办法完成回收工作,所以我们也可以考虑用try-finally语句。

    2.加入try-finally并手动收回

    logger = open("log.txt", "w")
    try:
        logger.write('Hello ')
    finally:
        logger.close()
    print logger.closed
    

    try-finally就像C++中的try/catch异常捕获机制一样,即使出现异常,也能保证关闭文件句柄。但是这样的方式还是要麻烦一些。

    3.使用上下文管理器

    with open("log.txt", "w") as logger:
        logger.write('Hello ')
        logger.write('World')
     
    print logger.closed
    

    是的,只需要在程序块前加上with,就可以实现上下文管理器的功能,比方法2简洁了很多。但是需要说明的是with仅能工作于支持上下文管理协议(context management protocol)的对象。
    我们可以通过可以直接通过内建函数dir()来查看对象支持的方法和属性,如果其中包含了'__enter__', '__exit__',即支持上下文管理协议。

    最后说回TensorFlow的会话操作,手动收回资源的方式就是关闭会话:

    sess = tf.Senssion()
    sess.run()
    sess.close()
    

    而使用上下文管理器后:

    with tf.Senssion() as sess:
    sess.run()
    
    
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  • Python新增功能 详解上下文管理器 这篇文章是关于什么的? 什么是Python中的上下文管理器 怎么使用上下文管理器 如何创建自己的上下文管理器 关于Python上下文库(contextlib) 1. 上下文管理器是...

     详解Python新增功能上下文管理器

    这篇文章是关于什么的?

    上下文管理器是在Python2.5加入的功能,它能够让你的代码可读性更强并且错误更少。接下来,让我们来看看该如何使用。
    http://developer.51cto.com/art/201404/434929_1.htm
    • 什么是Python中的上下文管理器
    • 怎么使用上下文管理器
    • 如何创建自己的上下文管理器
    • 关于Python上下文库(contextlib)

    1. 上下文管理器是什么?

    举个例子,你在写Python代码的时候经常将一系列操作放在一个语句块中:

    当某条件为真 – 执行这个语句块

    当某条件为真 – 循环执行这个语句块

    有时候我们需要在当程序在语句块中运行时保持某种状态,并且在离开语句块后结束这种状态。

    所以,事实上上下文管理器的任务是 – 代码块执行前准备,代码块执行后收拾。

    上下文管理器是在Python2.5加入的功能,它能够让你的代码可读性更强并且错误更少。接下来,让我们来看看该如何使用。

    context1

    2. 如何使用上下文管理器?

    看代码是最好的学习方式,来看看我们通常是如何打开一个文件并写入”Hello World”?

    1. filename = 'my_file.txt' 
    2. mode = 'w' # Mode that allows to write to the file  
    3. writer = open(filename, mode)  
    4. writer.write('Hello ')  
    5. writer.write('World')  
    6. writer.close() 

    1-2行,我们指明文件名以及打开方式(写入)。

    第3行,打开文件,4-5行写入“Hello world”,第6行关闭文件。

    这样不就行了,为什么还需要上下文管理器?但是我们忽略了一个很小但是很重要的细节:如果我们没有机会到达第6行关闭文件,那会怎样?

    举个例子,磁盘已满,因此我们在第4行尝试写入文件时就会抛出异常,而第6行则根本没有机会执行。

    当然,我们可以使用try-finally语句块来进行包装:

    1. writer = open(filename, mode)  
    2. try:  
    3.     writer.write('Hello ')  
    4.     writer.write('World')  
    5. finally:  
    6.     writer.close() 

    finally语句块中的代码无论try语句块中发生了什么都会执行。因此可以保证文件一定会关闭。这么做有什么问题么?当然没有,但当我们进行一些比写入“Hello world”更复杂的事情时,try-finally语句就会变得丑陋无比。例如我们要打开两个文件,一个读一个写,两个文件之间进行拷贝操作,那么通过with语句能够保证两者能够同时被关闭。

    OK,让我们把事情分解一下:

    首先,创建一个名为“writer”的文件变量。

    然后,对writer执行一些操作。

    最后,关闭writer。

    这样是不是优雅多了?

    1. with open(filename, mode) as writer:  
    2.     writer.write('Hello ')   
    3.     writer.write('World'

    让我们深入一点,“with”是一个新关键词,并且总是伴随着上下文管理器出现。“open(filename, mode)”曾经在之前的代码中出现。“as”是另一个关键词,它指代了从“open”函数返回的内容,并且把它赋值给了一个新的变量。“writer”是一个新的变量名。

    2-3行,缩进开启一个新的代码块。在这个代码块中,我们能够对writer做任意操作。这样我们就使用了“open”上下文管理器,它保证我们的代码既优雅又安全。它出色的完成了try-finally的任务。

    open函数既能够当做一个简单的函数使用,又能够作为上下文管理器。这是因为open函数返回了一个文件类型(file type)变量,而这个文件类型实现了我们之前用到的write方法,但是想要作为上下文管理器还必须实现一些特殊的方法,我会在接下来的小节中介绍。

    3. 自定义上下文管理器

    让我们来写一个“open”上下文管理器。

    要实现上下文管理器,必须实现两个方法 – 一个负责进入语句块的准备操作,另一个负责离开语句块的善后操作。同时,我们需要两个参数:文件名和打开方式。

    Python类包含两个特殊的方法,分别名为:__enter__以及__exit__(双下划线作为前缀及后缀)。

    当一个对象被用作上下文管理器时:

    __enter__ 方法将在进入代码块前被调用。

    __exit__ 方法则在离开代码块之后被调用(即使在代码块中遇到了异常)。

    下面是上下文管理器的一个例子,它分别进入和离开代码块时进行打印。

    1. class PypixContextManagerDemo:  
    2.    
    3.     def __enter__(self):  
    4.         print 'Entering the block' 
    5.    
    6.     def __exit__(self, *unused):  
    7.         print 'Exiting the block' 
    8.    
    9. with PypixContextManagerDemo():  
    10.     print 'In the block' 
    11.    
    12. #Output:  
    13. #Entering the block  
    14. #In the block  
    15. #Exiting the block 

    注意一些东西:

    • 没有传递任何参数。
    • 在此没有使用“as”关键词。
    • 稍后我们将讨论__exit__方法的参数设置。

    我们如何给一个类传递参数?其实在任何类中,都可以使用__init__方法,在此我们将重写它以接收两个必要参数(filename, mode)。

    当我们进入语句块时,将会使用open函数,正如第一个例子中那样。而当我们离开语句块时,将关闭一切在__enter__函数中打开的东西。

    以下是我们的代码:

    1. class PypixOpen:  
    2.    
    3.     def __init__(self, filename, mode):  
    4.         self.filename = filename  
    5.         self.mode = mode  
    6.    
    7.     def __enter__(self):  
    8.         self.openedFile = open(self.filename, self.mode)  
    9.         return self.openedFile  
    10.    
    11.     def __exit__(self, *unused):  
    12.         self.openedFile.close()  
    13.    
    14. with PypixOpen(filename, mode) as writer:  
    15.     writer.write("Hello World from our new Context Manager!"

    来看看有哪些变化:

    3-5行,通过__init__接收了两个参数。

    7-9行,打开文件并返回。

    12行,当离开语句块时关闭文件。

    14-15行,模仿open使用我们自己的上下文管理器。

    除此之外,还有一些需要强调的事情:

    如何处理异常

    我们完全忽视了语句块内部可能出现的问题。

    如果语句块内部发生了异常,__exit__方法将被调用,而异常将会被重新抛出(re-raised)。当处理文件写入操作时,大部分时间你肯定不希望隐藏这些异常,所以这是可以的。而对于不希望重新抛出的异常,我们可以让__exit__方法简单的返回True来忽略语句块中发生的所有异常(大部分情况下这都不是明智之举)。

    我们可以在异常发生时了解到更多详细的信息,完备的__exit__函数签名应该是这样的:

    1. def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb) 

    这样__exit__函数就能够拿到关于异常的所有信息(异常类型,异常值以及异常追踪信息),这些信息将帮助异常处理操作。在这里我将不会详细讨论异常处理该如何写,以下是一个示例,只负责抛出SyntaxErrors异常。

    1. class RaiseOnlyIfSyntaxError:  
    2.    
    3.     def __enter__(self):  
    4.         pass 
    5.    
    6.     def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):  
    7.         return SyntaxError != exc_type 

    4. 谈一些关于上下文库(contextlib)的内容

    contextlib是一个Python模块,作用是提供更易用的上下文管理器。

    contextlib.closing

    假设我们有一个创建数据库函数,它将返回一个数据库对象,并且在使用完之后关闭相关资源(数据库连接会话等)

    我们可以像以往那样处理或是通过上下文管理器:

    1. with contextlib.closing(CreateDatabase()) as database:  
    2.     database.query() 

    contextlib.closing方法将在语句块结束后调用数据库的关闭方法。

    contextlib.nested

    另一个很cool的特性能够有效地帮助我们减少嵌套:

    假设我们有两个文件,一个读一个写,需要进行拷贝。

    以下是不提倡的:

    1. with open('toReadFile''r') as reader:  
    2.     with open('toWriteFile''w') as writer:  
    3.         writer.writer(reader.read()) 

    可以通过contextlib.nested进行简化:

    1. with contextlib.nested(open('fileToRead.txt''r'),  
    2.                        open('fileToWrite.txt''w')) as (reader, writer):  
    3.     writer.write(reader.read()) 

    在Python2.7中这种写法被一种新语法取代:

    1. with open('fileToRead.txt''r') as reader, \  
    2.         open('fileToWrite.txt''w') as writer:  
    3.         writer.write(reader.read()) 

    contextlib.contextmanager

    对于Python高级玩家来说,任何能够被yield关键词分割成两部分的函数,都能够通过装饰器装饰的上下文管理器来实现。任何在yield之前的内容都可以看做在代码块执行前的操作,而任何yield之后的操作都可以放在exit函数中。

    这里我举一个线程锁的例子:

    锁机制保证两段代码在同时执行时不会互相干扰。例如我们有两块并行执行的代码同时写一个文件,那我们将得到一个混合两份输入的错误文件。但如果我们能有一个锁,任何想要写文件的代码都必须首先获得这个锁,那么事情就好办了。如果你想了解更多关于并发编程的内容,请参阅相关文献。

    下面是线程安全写函数的例子:

    1. import threading  
    2.    
    3. lock = threading.Lock()  
    4.    
    5. def safeWriteToFile(openedFile, content):  
    6.     lock.acquire()  
    7.     openedFile.write(content)  
    8.     lock.release() 

    接下来,让我们用上下文管理器来实现,回想之前关于yield和contextlib的分析:

    1. @contextlib.contextmanager  
    2. def loudLock():  
    3.     print 'Locking' 
    4.     lock.acquire()  
    5.     yield 
    6.     print 'Releasing' 
    7.     lock.release()  
    8.    
    9. with loudLock():  
    10.     print 'Lock is locked: %s' % lock.locked()  
    11.     print 'Doing something that needs locking' 
    12.    
    13. #Output:  
    14. #Locking  
    15. #Lock is locked: True  
    16. #Doing something that needs locking  
    17. #Releasing 

    特别注意,这不是异常安全(exception safe)的写法。如果你想保证异常安全,请对yield使用try语句。幸运的是threading。lock已经是一个上下文管理器了,所以我们只需要简单地:

    1. @contextlib.contextmanager  
    2. def loudLock():  
    3.     print 'Locking' 
    4.     with lock:  
    5.         yield 
    6.     print 'Releasing' 

    因为threading.lock在异常发生时会通过__exit__函数返回False,这将在yield被调用是被重新抛出。这种情况下锁将被释放,但对于“print ‘Releasing’”的调用则不会被执行,除非我们重写try-finally。

    如果你希望在上下文管理器中使用“as”关键字,那么就用yield返回你需要的值,它将通过as关键字赋值给新的变量。

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  • python定时任务调度——apscheduler模块

    万次阅读 2015-12-20 15:00:58
    一、基本概念APScheduler(Advanced Python Scheduler),基于Quartz的轻量级Python定时任务调度框架1.1 四个主要组件: trigger 、jobstores、 executors 、scheduler executor 任务执行:执行任务的模块,不同的...

    一、基本概念

    APScheduler(Advanced Python Scheduler),基于Quartz的轻量级Python定时任务调度框架


    1.1 四个主要组件:

    triggerjobstoresexecutorsscheduler

    • executor 任务执行器:执行任务的模块,不同的IO模型选择相适应的executor

    • jobstore 任务存储仓库:持久存储任务

    • trigger 任务触发器:定义任务按何种条件触发

    • scheduler 任务控制器:通过配置executor、jobstore、trigger,使用线程池(ThreadPoolExecutor默认值20)或进程池(ProcessPoolExecutor 默认值5)并且默认最多3个(max_instances)任务实例同时运行,实现对job的增删改查等调度控制


    1.2 七种 scheduler

    BlockingScheduler、BackgroundScheduler、AsyncIOScheduler、GeventScheduler、TornadoScheduler、TwistedScheduler、QtScheduler


    1.3 四种 jobstore

    MemoryJobStore、sqlalchemy、mongodb、redis


    1.4 三种 trigger

    • date :固定日期触发器:任务只运行一次,运行完毕自动清除;若错过指定运行时间,任务不会被创建

    • interval: 时间间隔触发器

    • cron : cron风格的任务触发

    二、简单使用方式


    2.1 内存存储job

    这里写图片描述

    :命令行输入python apscheduler_test.py启动程序;按CTRL+Break安全退出程序,但任务不会被清除;按CTRL+C退出程序,同时任务会被清除;可根据需要,选择以何种方式退出程序


    2.2 sqlalchemy 存储job

    这里写图片描述


    :命令行输入python apscheduler_test.py启动程序后,会在当前工作目录生成jobs.sqlite数据库文件;sqlalchemy默认使用SQLite存储job,table名默认为apscheduler_jobs;用SQLite Database Browser打开该文件,各任务显示如下:

    这里写图片描述


    2.3 mongodb 存储job

    这里写图片描述

    :运行程序前,确保已开启本机mongodb服务;命令行输入python apscheduler_test.py启动程序;


    2.4 事件监听器

    这里写图片描述

    :命令行输入python apscheduler_test.py启动程序后,得到如下反馈:

    这里写图片描述


    2.5 BackgroundScheduler

    这里写图片描述


    参考

    [1] https://bitbucket.org/agronholm/apscheduler/src
    [2] http://apscheduler.readthedocs.org/en/latest/userguide.html#code-examples
    [3] http://www.bubuko.com/infodetail-716148.html

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空空如也

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