在python中利用pipe实现管道

MultiProcessing中主进程与子进程之间通过管道(Pipe)通信 Python 中 Multiprocessing 实现进程通信1. 如何建立主进程与子进程之间的通信管道?2. 为什么一定要将Pipe中的某些端close()? 本文参考自:python 学习笔记 - Queue & Pipes,进程间通讯 1. 如何建立主进程与子进程之间的通信管道? 在Python中很多时候需要用到多进程并行编程,由于每个进程都拥有自己的独立内存空间,无法像线程一样通过访问全局变量来共享数据。因此,进程之间的通信比线程通信要更加的复杂。在 Multiprocessing 包中 阅读详情

参考书:张颖,赖勇浩,编写高质量代码:改善python程序的91个建议

所有代码在python3.6(win10)上测试通过。

例子:

from pipe import *
import operator
from functools import reduce

# basic example
y = range(1,6) | where(lambda x: x % 2) | tail(2) | select(lambda x: x * x) | add
print(f"pipe_result: {y}")
z = reduce(operator.add, [i * i for i in range(3, 6, 2)])
print(f"standard_realization: {z}")


# fibonacci example
def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b
p = fib() | take_while(lambda x: x < 4000000) \
    | where(lambda x: x % 2 == 0)  | add
print(f"fibonacci even result: {p}")

输出结果:

pipe_result: 34
standard_realization: 34
fibonacci even result: 4613732

(数据科学学习手札144)使用管道操作符高效书写Python代码 大家好我是费老师,一些比较熟悉pandas的读者朋友应该经常会使用query()、eval()、pipe()、assign()等pandas的常用方法(相关知识详见我的pandas专题教程),书写可读性很高的链式数据分析处理代码,从而更加丝滑流畅地组织代码逻辑。但在原生Python中并没有提供类似shell中的管道操作符|、R中的管道操作符%>%等语法,也没有针对列表等数组结构的可进行链式书写的快捷方法,譬如javascript中数组的map()、filter()、some()、every()等。 阅读详情

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