python版计蒜客法师康的工人

Python并发编程:揭开多线程与异步编程的神秘面纱 在Python的世界里,多线程犹如魔法师手中的魔杖,通过threading模块我们可以轻松地编织出并发执行的神奇景象。这个模块提供了创建、管理线程的基本结构,允许我们定义线程任务,进而实现任务的并发执行。线程就像一个个独立的工人,在同一个进程的工厂里各司其职,共同推进整体工作的进度。想象一个热闹的餐厅,一位服务员在单一的工作台上接待众多客人。虽然只有一人服务,但服务员并不会因为等待某个客人的菜单确认而闲下来,而是会在等待的同时去询问其他客人的需求,然后高效地来回穿梭于厨房与餐桌之间。 阅读详情
#!/usr/bin/enc python
max_list=[]
N=int(input())
for i in range(0,N):
max_list.append([int(x) for x in input().split(" ")])
#按照开始时间从小到大排序
max_list=sorted(max_list,key=lambda x:x[0],reverse=False)
# print(max_list)
# print(max_list)
max_work_time=0
max_nowork_time=0
end_time=[]
start_time=[]
for i in max_list:
end_time.append(i[1])
start_time.append(i[1]-i[0])
max_startEnd_time=max(start_time)
print(max_startEnd_time)
# print(end_time)
# for index,item in enumerate(max_list):
thr_time=0
sign=max_list[0][0]
if N==1:
max_work_time=max_list[0][1]-max_list[0][0]
max_nowork_time=0
else:
for i in range(N-1):
#获取最长工作时间
# 获取最长无人工作时间
for_time = 0
thr_time = max_startEnd_time
if max_list[i+1][0]<=max_list[i][1]:
thr_time=max(max_list[i+1][1]- sign,max_startEnd_time)#获取最长工作时间
if max_list[i+1][0]>max(end_time[0:i+1]):
for_time= max_list[i+1][0]-max_list[i][1]
sign = max_list[i][0]
if max_work_time<thr_time:
max_work_time=thr_time
if max_nowork_time<for_time:
max_nowork_time=for_time
# print(max_work_time)
print(max_work_time,max_nowork_time)
Python GUI应用打包实战:Nuitka与PyInstaller在PyQt/PySide6项目中的性能对比 本文详细对比了Nuitka与PyInstaller在PyQt/PySide6项目中的打包性能,包括打包时间、文件体积、启动速度和内存占用等关键指标。通过实战案例和优化技巧,帮助开发者选择最适合的Python GUI应用打包工具,提升应用性能和用户体验。 阅读详情

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