python爬虫知识点：5种线程锁

news2025/1/12 17:31:18

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线程安全

线程安全是多线程或多进程编程中的一个概念，在拥有共享数据的多条线程并行执行的程序中，线程安全的代码会通过同步机制保证各个线程都可以正常且正确的执行，不会出现数据污染等意外情况。

线程安全的问题最主要还是由线程切换导致的，比如：

一个房间（进程）中有10颗糖（资源），除此之外还有3个小人（1个主线程、2个子线程），当小人A吃了3颗糖后被系统强制进行休息时他认为还剩下7颗糖，而当小人B工作后又吃掉了3颗糖，那么当小人A重新上岗时会认为糖还剩下7颗，但是实际上只有4颗了。

上述例子中线程A和线程B的数据不同步，这就是线程安全问题，它可能导致非常严重的意外情况发生，我们按下面这个示例来进行说明。

下面有一个数值num初始值为0，我们开启2条线程：

  • 线程1对num进行一千万次+1的操作

  • 线程2对num进行一千万次-1的操作

结果可能会令人咋舌，num最后并不是我们所想象的结果0：

'''
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'''
import threading

num = 0


def add():
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num += 1


def sub():
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num -= 1


if __name__ == "__main__":
    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

# 结果三次采集
# num result : 669214
# num result : -1849179
# num result : -525674

上面这就是一个非常好的案例，想要解决这个问题就必须通过锁来保障线程切换的时机。

需要我们值得留意的是，在Python基本数据类型中list、tuple、dict本身就是属于线程安全的，

所以如果有多个线程对这3种容器做操作时，我们不必考虑线程安全问题。

锁的作用

锁是Python提供给我们能够自行操控线程切换的一种手段，使用锁可以让线程的切换变的有序。

一旦线程的切换变的有序后，各个线程之间对数据的访问、修改就变的可控，所以若要保证线程安全，就必须使用锁。

threading模块中提供了5种最常见的锁，下面是按照功能进行划分：

  1. 同步锁：lock（一次只能放行一个）

  2. 递归锁：rlock（一次只能放行一个）

  3. 条件锁：condition（一次可以放行任意个）

  4. 事件锁：event（一次全部放行）

  5. 信号量锁：semaphore（一次可以放行特定个）

1、Lock() 同步锁

基本介绍

Lock锁的称呼有很多，如：

  • 同步锁

  • 互斥锁

它们是什么意思呢？如下所示：

  • 互斥指的是某一资源同一时刻仅能有一个访问者对其进行访问，具有唯一性和排他性，但是互斥无法限制访问者对资源的访问顺序，即访问是无序的

  • 同步是指在互斥的基础上（大多数情况），通过其他机制实现访问者对资源的有序访问

同步其实已经实现了互斥，是互斥的一种更为复杂的实现，因为它在互斥的基础上实现了有序访问的特点

下面是threading模块与同步锁提供的相关方法：

使用方式

同步锁一次只能放行一个线程，一个被加锁的线程在运行时不会将执行权交出去，只有当该线程被解锁时才会将执行权通过系统调度交由其他线程。

如下所示，使用同步锁解决最上面的问题：

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import threading

num = 0

def add():
    lock.acquire()
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num += 1
    lock.release()


def sub():
    lock.acquire()
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num -= 1
    lock.release()

if __name__ == "__main__":
    lock = threading.Lock()

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

# 结果三次采集
# num result : 0
# num result : 0
# num result : 0

这样这个代码就完全变成了串行的状态，对于这种计算密集型I/O业务来说，还不如直接使用串行化单线程执行来得快，所以这个例子仅作为一个示例，不能概述锁真正的用途。

死锁现象

对于同步锁来说，一次acquire()必须对应一次release()，不能出现连续重复使用多次acquire()后再重复使用多次release()的操作，这样会引起死锁造成程序的阻塞，完全不动了，如下所示：

import threading

num = 0


def add():
    lock.acquire()  # 上锁
    lock.acquire()  # 死锁
    # 不执行
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num += 1
    lock.release()
    lock.release()


def sub():
    lock.acquire()  # 上锁
    lock.acquire()  # 死锁
    # 不执行
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num -= 1
    lock.release()
    lock.release()


if __name__ == "__main__":
    lock = threading.Lock()

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)
with语句

由于threading.Lock()对象中实现了enter__()与__exit()方法，故我们可以使用with语句进行上下文管理形式的加锁解锁操作：

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'''
import threading

num = 0


def add():
    with lock:
        # 自动加锁
        global num
        for i in range(10_000_000):
            num += 1
        # 自动解锁


def sub():
    with lock:
        # 自动加锁
        global num
        for i in range(10_000_000):
            num -= 1
        # 自动解锁


if __name__ == "__main__":
    lock = threading.Lock()

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

# 结果三次采集
# num result : 0
# num result : 0
# num result : 0

2、RLock() 递归锁

基本介绍

递归锁是同步锁的一个升级版本，在同步锁的基础上可以做到连续重复使用多次acquire()后再重复使用多次release()的操作，但是一定要注意加锁次数和解锁次数必须一致，否则也将引发死锁现象。

下面是threading模块与递归锁提供的相关方法：

使用方式

以下是递归锁的简单使用，下面这段操作如果使用同步锁则会发生死锁现象，但是递归锁不会：

import threading

num = 0


def add():
    lock.acquire()
    lock.acquire()
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num += 1
    lock.release()
    lock.release()


def sub():
    lock.acquire()
    lock.acquire()
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num -= 1
    lock.release()
    lock.release()


if __name__ == "__main__":
    lock = threading.RLock()

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

# 结果三次采集
# num result : 0
# num result : 0
# num result : 0
with语句

由于threading.RLock()对象中实现了enter__()与__exit()方法，故我们可以使用with语句进行上下文管理形式的加锁解锁操作：

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'''
import threading

num = 0


def add():
    with lock:
        # 自动加锁
        global num
        for i in range(10_000_000):
            num += 1
        # 自动解锁


def sub():
    with lock:
        # 自动加锁
        global num
        for i in range(10_000_000):
            num -= 1
        # 自动解锁


if __name__ == "__main__":
    lock = threading.RLock()

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

# 结果三次采集
# num result : 0
# num result : 0
# num result : 0

3、Condition() 条件锁

基本介绍

条件锁是在递归锁的基础上增加了能够暂停线程运行的功能。

并且我们可以使用wait()与notify()来控制线程执行的个数。

注意：条件锁可以自由设定一次放行几个线程。

下面是threading模块与条件锁提供的相关方法：

使用方式

下面这个案例会启动10个子线程，并且会立即将10个子线程设置为等待状态。

然后我们可以发送一个或者多个通知，来恢复被等待的子线程继续运行：

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'''
import threading

currentRunThreadNumber = 0
maxSubThreadNumber = 10


def task():
    global currentRunThreadNumber
    thName = threading.currentThread().name

    condLock.acquire()  # 上锁
    print("start and wait run thread : %s" % thName)

    condLock.wait()  # 暂停线程运行、等待唤醒
    currentRunThreadNumber += 1
    print("carry on run thread : %s" % thName)

    condLock.release()  # 解锁


if __name__ == "__main__":
    condLock = threading.Condition()

    for i in range(maxSubThreadNumber):
        subThreadIns = threading.Thread(target=task)
        subThreadIns.start()

    while currentRunThreadNumber < maxSubThreadNumber:
        notifyNumber = int(
            input("Please enter the number of threads that need to be notified to run："))

        condLock.acquire()
        condLock.notify(notifyNumber)  # 放行
        condLock.release()

    print("main thread run end")

# 先启动10个子线程，然后这些子线程会全部变为等待状态
# start and wait run thread : Thread-1
# start and wait run thread : Thread-2
# start and wait run thread : Thread-3
# start and wait run thread : Thread-4
# start and wait run thread : Thread-5
# start and wait run thread : Thread-6
# start and wait run thread : Thread-7
# start and wait run thread : Thread-8
# start and wait run thread : Thread-9
# start and wait run thread : Thread-10

# 批量发送通知，放行特定数量的子线程继续运行
# Please enter the number of threads that need to be notified to run：5  # 放行5个
# carry on run thread : Thread-4
# carry on run thread : Thread-3
# carry on run thread : Thread-1
# carry on run thread : Thread-2
# carry on run thread : Thread-5

# Please enter the number of threads that need to be notified to run：5  # 放行5个
# carry on run thread : Thread-8
# carry on run thread : Thread-10
# carry on run thread : Thread-6
# carry on run thread : Thread-9
# carry on run thread : Thread-7

# Please enter the number of threads that need to be notified to run：1
# main thread run end
with语句

由于threading.Condition()对象中实现了enter__()与__exit()方法，故我们可以使用with语句进行上下文管理形式的加锁解锁操作：

import threading

currentRunThreadNumber = 0
maxSubThreadNumber = 10


def task():
    global currentRunThreadNumber
    thName = threading.currentThread().name

    with condLock:
        print("start and wait run thread : %s" % thName)
        condLock.wait()  # 暂停线程运行、等待唤醒
        currentRunThreadNumber += 1
        print("carry on run thread : %s" % thName)


if __name__ == "__main__":
    condLock = threading.Condition()

    for i in range(maxSubThreadNumber):
        subThreadIns = threading.Thread(target=task)
        subThreadIns.start()

    while currentRunThreadNumber < maxSubThreadNumber:
        notifyNumber = int(
            input("Please enter the number of threads that need to be notified to run："))

        with condLock:
            condLock.notify(notifyNumber)  # 放行

    print("main thread run end")

4、Event() 事件锁

基本介绍

事件锁是基于条件锁来做的，它与条件锁的区别在于一次只能放行全部，不能放行任意个数量的子线程继续运行。

我们可以将事件锁看为红绿灯，当红灯时所有子线程都暂停运行，并进入“等待”状态，当绿灯时所有子线程都恢复“运行”。

下面是threading模块与事件锁提供的相关方法：

使用方式

事件锁不能利用with语句来进行使用，只能按照常规方式。

如下所示，我们来模拟线程和红绿灯的操作，红灯停，绿灯行：

'''
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'''
# 生成一个事件锁对象
eve = threading.Event()


# 将事件锁设置为红灯状态
eve.clear()

# 判断事件锁的状态
eve.is_set()


# 将当前线程设置’等待‘状态
eve.wait()


# 将事件锁设置为绿灯状态
eve.set()


import time
import threading


def light(eve):
    print(f'当前时间:{time.ctime()}, 红灯还有 5s 结束!')
    time.sleep(5)
    print(f'当前时间:{time.ctime()}, 绿灯亮!')
    eve.set()   # 设置事件锁标志为 True

def car(eve, name):
    print(f'当前时间:{time.ctime()}, 车 {name} 正在等红灯')
    eve.wait()    # 将当前线程设置为等待状态，等待事件锁标志为 True 再执行
    print(f'当前时间:{time.ctime()}, 车 {name} 开始通行')



if __name__ == '__main__':
    eve = threading.Event()   # 事件锁默认标志为 False
    t1 = threading.Thread(target=light, args=(eve,))
    t1.start()

    for each in 'ABCDE':
        t2 = threading.Thread(target=car, args=(eve, each))
        t2.start()
        
# 执行看一下打印结果
当前时间:Fri Jul 29 11:32:58 2022, 红灯还有 5s 结束!
当前时间:Fri Jul 29 11:32:58 2022, 车 A 正在等红灯
当前时间:Fri Jul 29 11:32:58 2022, 车 B 正在等红灯
当前时间:Fri Jul 29 11:32:58 2022, 车 C 正在等红灯
当前时间:Fri Jul 29 11:32:58 2022, 车 D 正在等红灯
当前时间:Fri Jul 29 11:32:58 2022, 车 E 正在等红灯
当前时间:Fri Jul 29 11:33:03 2022, 绿灯亮!
当前时间:Fri Jul 29 11:33:03 2022, 车 C 开始通行
当前时间:Fri Jul 29 11:33:03 2022, 车 B 开始通行
当前时间:Fri Jul 29 11:33:03 2022, 车 E 开始通行
当前时间:Fri Jul 29 11:33:03 2022, 车 A 开始通行
当前时间:Fri Jul 29 11:33:03 2022, 车 D 开始通行

5、Semaphore() 信号量锁

基本介绍

信号量锁也是根据条件锁来做的，它与条件锁和事件锁的区别如下：

  • 条件锁：一次可以放行任意个处于“等待”状态的线程

  • 事件锁：一次可以放行全部的处于“等待”状态的线程

  • 信号量锁：通过规定，成批的放行特定个处于“上锁”状态的线程

下面是threading模块与信号量锁提供的相关方法：

使用方式

以下是使用示例，你可以将它当做一段限宽的路段，每次只能放行相同数量的线程：

import threading
import time

maxSubThreadNumber = 6


def task():
    thName = threading.currentThread().name
    semaLock.acquire()
    print("run sub thread %s" % thName)
    time.sleep(3)
    semaLock.release()


if __name__ == "__main__":
    # 每次只能放行2个
    semaLock = threading.Semaphore(2)

    for i in range(maxSubThreadNumber):
        subThreadIns = threading.Thread(target=task)
        subThreadIns.start()


# run sub thread Thread-1
# run sub thread Thread-2

# run sub thread Thread-3
# run sub thread Thread-4

# run sub thread Thread-6
# run sub thread Thread-5
with语句

由于threading.Semaphore()对象中实现了enter__()与__exit()方法，故我们可以使用with语句进行上下文管理形式的加锁解锁操作：

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'''
import threading
import time

maxSubThreadNumber = 6


def task():
    thName = threading.currentThread().name
    with semaLock:
        print("run sub thread %s" % thName)
        time.sleep(3)


if __name__ == "__main__":

    semaLock = threading.Semaphore(2)

    for i in range(maxSubThreadNumber):
        subThreadIns = threading.Thread(target=task)
        subThreadIns.start()

锁关系浅析

上面5种锁可以说都是基于同步锁来做的，这些你都可以从源码中找到答案。

首先来看RLock递归锁，递归锁的实现非常简单，它的内部会维护着一个计数器，当计数器不为0的时候该线程不能被I/O操作和时间轮询机制切换。

但是当计数器为0的时候便不会如此了：

def __init__(self):
    self._block = _allocate_lock()
    self._owner = None
    self._count = 0  # 计数器

而Condition条件锁的内部其实是有两把锁的，一把底层锁（同步锁）一把高级锁(递归锁)。

低层锁的解锁方式有两种，使用wait()方法会暂时解开底层锁同时加上一把高级锁，只有当接收到别的线程里的notfiy()后才会解开高级锁和重新上锁低层锁，也就是说条件锁底层是根据同步锁和递归锁的不断切换来进行实现的：

def __init__(self, lock=None):    
    if lock is None:        
        lock = RLock()  # 可以看到条件锁的内部是基于递归锁，而递归锁又是基于同步锁来做的    
        self._lock = lock    
        self.acquire = lock.acquire    
        self.release = lock.release    
        try:        
            self._release_save = lock._release_save    
        except AttributeError:        
            pass    
        try:       
 
            self._acquire_restore = lock._acquire_restore    
        except AttributeError:        
            pass    
        try:        
            self._is_owned = lock._is_owned    
        except AttributeError:        
        pass    
        self._waiters = _deque()

基本练习题

1. 条件锁的应用

需求：一个空列表，两个线程轮番往里面加值（一个加偶数，一个加奇数），最终让该列表中的值为 1 - 100 ，且是有序排列的。

import threading

lst = []


def even():
    """加偶数"""
    with condLock:
        for i in range(2, 101, 2):
            # 判断当前列表的长度处于2是否能处尽
            # 如果能处尽则代表需要添加奇数
            # 否则就添加偶数
            if len(lst) % 2 != 0:
                # 添偶数
                lst.append(i)      # 先添加值
                condLock.notify()  # 告诉另一个线程，你可以加奇数了，但是这里不会立即交出执行权
                condLock.wait()    # 交出执行权，并等待另一个线程通知加偶数
            else:
                # 添奇数
                condLock.wait()  # 交出执行权，等待另一个线程通知加偶数
                lst.append(i)
                condLock.notify()
        condLock.notify()


def odd():
    """加奇数"""
    with condLock:
        for i in range(1, 101, 2):
            if len(lst) % 2 == 0:
                lst.append(i)
                condLock.notify()
                condLock.wait()
        condLock.notify()

if __name__ == "__main__":
    condLock = threading.Condition()

    addEvenTask = threading.Thread(target=even)
    addOddTask = threading.Thread(target=odd)

    addEvenTask.start()
    addOddTask.start()

    addEvenTask.join()
    addOddTask.join()

    print(lst)

2. 事件锁的应用

有2个任务线程来扮演李白和杜甫，如何让他们一人一句进行对答？文本如下：

杜甫：老李啊，来喝酒！

李白：老杜啊，不喝了我喝不下了！

杜甫：老李啊，再来一壶？

杜甫：…老李？

李白：呼呼呼…睡着了…

代码如下：

import threading


def libai():
    event.wait()  
    print("李白：老杜啊，不喝了我喝不下了！")
    event.set()
    event.clear()
    event.wait()
    print("李白：呼呼呼...睡着了..")

def dufu():
    print("杜甫：老李啊，来喝酒！")
    event.set()  
    event.clear()
    event.wait()
    print("杜甫：老李啊，再来一壶？")
    print("杜甫：...老李？")
    event.set()


if __name__ == '__main__':

    event = threading.Event()

    t1 = threading.Thread(target=libai)
    t2 = threading.Thread(target=dufu)

    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

尾语

最后感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦 🛬

希望本篇文章有对你带来帮助 🎉，有学习到一点知识~

躲起来的星星🍥也在努力发光，你也要努力加油（让我们一起努力叭）。

最后，宣传一下呀~👇👇👇更多源码、资料、素材、解答、交流皆点击下方名片获取呀👇👇

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Redis（01）——常用指令

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基础指令 select 数字&#xff1a;切换到其他数据库flushdb&#xff1a;清空当前数据库flushall&#xff1a;清空所有数据库dbsize&#xff1a;查看数据库大小exists key1[key2 …]&#xff1a;判断当前的key是否存在keys *&#xff1a;查看所有的keyexpire key 时间&#xff…
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深入Matplotlib：画布分区与高级图形展示【第33篇—python：Matplotlib】

深入Matplotlib：画布分区与高级图形展示【第33篇—python：Matplotlib】

文章目录 Matplotlib画布分区技术详解引言方法一&#xff1a;plt.subplot()方法二&#xff1a;简略写法方法三&#xff1a;plt.subplots()实例展示添加更多元素 进一步探索Matplotlib画布分区自定义子图布局3D子图结语 Matplotlib画布分区技术详解 引言 Matplotlib是一个强大…
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第13节-简历中的开放性问题

第13节-简历中的开放性问题

(点击即可收听) 不少公司的开放式题目每年不会有太大的变化&#xff0c;所以在答题前可先去相关求职论坛看看这些公司往年的问题&#xff0c;分析和思考自己应当怎么回答 开放式问题回答技巧 开放式问题主要考察的是求职者的求职动机、解决问题的能力、创造力等软实力&#xff…
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C++入门之基础语法

C++入门之基础语法

目录 一.关键字 二.命名空间 2.1命名空间域 2.2展开命名空间域 using namespace bit 使用using将命名空间中的某个成员引入 2.3 头文件#include 2.3.1 头文件的展开和命名空间的展开区别 2.4 C的标准的库命名空间std 2.5 命名空间的套娃 三. C输入输出 3.1 流插入co…
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线性代数：逆矩阵

线性代数：逆矩阵

目录 伴随阵 逆矩阵 证明&#xff1a;AA* A*A |A|E 证明&#xff1a;|A| 0 > |A*| 0 伴随阵 逆矩阵 证明&#xff1a;AA* A*A |A|E 证明&#xff1a;|A| 0 > |A*| 0
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项目管理该考哪个证书❓NPDP还是软考❓

项目管理该考哪个证书❓NPDP还是软考❓

有小伙伴在纠结是要考NPDP认证呢还是考软考呢❓ 今天小编要给大家好好说说NPDP认证❗️ &#x1f4a1;NPDP全称New Product Development Professional&#xff0c;也就是产品经理国际资格认证。 &#x1f525;NPDP是国际公认的为一的新产品开发专业认证&#xff0c;是集理论、方…
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JVM系列-2.字节码文件详解

JVM系列-2.字节码文件详解

&#x1f44f;作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是爱吃芝士的土豆倪&#xff0c;24届校招生Java选手&#xff0c;很高兴认识大家&#x1f4d5;系列专栏&#xff1a;Spring原理、JUC原理、Kafka原理、分布式技术原理、数据库技术、JVM原理&#x1f525;如果感觉博主的文…
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（超详细）6-YOLOV5改进-添加ECA注意力机制

（超详细）6-YOLOV5改进-添加ECA注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个EfficientChannelAttention.py文件&#xff0c;在里面放入下面的代码 代码如下&#xff1a; import torch, math from torch import nnclass EfficientChannelAttention(nn.Module): # Efficient Channel Attention moduledef __ini…
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uniCloud uni-id体系的使用

uniCloud uni-id体系的使用

目录 简介 uni-id导入和配置 用户表与文章表关联foreignKey 字段级权限控制 指定数据集权限控制 权限规则的变量和运算符 简介 uni-id已完成的功能&#xff1a; 注册、登录、发送短信验证码、密码加密保存、修改密码、忘记密码、头像管理、token管理、rbac权限角色体系、…
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CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)

All Things ViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出mean attention distance可视化部分阅读学习体会. 课程视频与课件: https://all-things-vits.github.io/atv/ 代码: https://colab.research.google.com/github/all-things-vits/code-samples/blob/main/probing/m…
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2024年【河北省安全员B证】最新解析及河北省安全员B证试题及解析

2024年【河北省安全员B证】最新解析及河北省安全员B证试题及解析

题库来源&#xff1a;安全生产模拟考试一点通公众号小程序 河北省安全员B证最新解析是安全生产模拟考试一点通生成的&#xff0c;河北省安全员B证证模拟考试题库是根据河北省安全员B证最新版教材汇编出河北省安全员B证仿真模拟考试。2024年【河北省安全员B证】最新解析及河北省…
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python222网站实战(SpringBoot+SpringSecurity+MybatisPlus+thymeleaf+layui)-热门标签推荐显示实现

python222网站实战(SpringBoot+SpringSecurity+MybatisPlus+thymeleaf+layui)-热门标签推荐显示实现

锋哥原创的SpringbootLayui python222网站实战&#xff1a; python222网站实战课程视频教程&#xff08;SpringBootPython爬虫实战&#xff09; ( 火爆连载更新中... )_哔哩哔哩_bilibilipython222网站实战课程视频教程&#xff08;SpringBootPython爬虫实战&#xff09; ( 火…
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【Spring 篇】MyBatis注解开发：编写你的数据乐章

【Spring 篇】MyBatis注解开发：编写你的数据乐章

欢迎来到MyBatis的音乐殿堂&#xff01;在这个充满节奏和韵律的舞台上&#xff0c;注解是我们编写数据乐章的得力助手。无需繁琐的XML配置&#xff0c;通过简单而强大的注解&#xff0c;你将能够轻松地与数据库交互。在这篇博客中&#xff0c;我们将深入探讨MyBatis注解开发的精…
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5G_射频测试_发射机测量（四）

5G_射频测试_发射机测量（四）

6.2 Base station output power 用于测量载波发射功率的大小&#xff0c;功率越大小区半径越大但是杂散也会越大 载波功率&#xff08;用频谱仪测&#xff09;天线口功率&#xff08;用功率计测&#xff09;载波功率是以RBW为单位的filter测量的积分功率不同带宽的多载波测试时…
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一文读懂「RAG，Retrieval-Augmented Generation」检索增强生成

一文读懂「RAG，Retrieval-Augmented Generation」检索增强生成

Retrieval-Augmented Generation&#xff08;RAG&#xff09;作为机器学习和自然语言处理领域的一大创新&#xff0c;不仅代表了技术的进步&#xff0c;更在实际应用中展示了其惊人的潜力。 RAG结合了检索&#xff08;Retrieval&#xff09;和生成&#xff08;Generation&#…
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项目解决方案：多地医馆的高清视频监控接入汇聚联网

项目解决方案：多地医馆的高清视频监控接入汇聚联网

目 录 一、背景 二、建设目标及需求 1.建设目标 2.现状分析 3.需求分析 三、方案设计 1.设计依据 2.设计原则 3.方案设计 3.1 方案描述 3.2 组网说明 四、产品介绍 1.视频监控综合资源管理平台介绍 2.视频录像服务器和存储 2.1概述 2.2存储设计 …
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蓝桥杯省赛无忧 编程9

蓝桥杯省赛无忧 编程9

#include<bits/stdc.h> using namespace std; int main() {int n,k,ans0;cin>>n>>k;while(n--){int a;cin>>a;ansa&1;}if(ans&1) cout<<"Alice"<<\n;else cout<<"Bob"; return 0; }这个游戏是基于数…
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软件工程应用题汇总

软件工程应用题汇总

绘制数据流图(L0/L1/L2) DFD/L0&#xff08;基本系统模型&#xff09; 只包含源点终点和一个处理(XXX系统) DFD/L1&#xff08;功能级数据流图&#xff09;在L0基础上进一步划分处理(XXX系统) 个人理解 DFD/L2&#xff08;在L1基础上进一步分解后的数据流图&#xff09; 数据…
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3.php开发-个人博客项目输入输出类留言板访问IPUA头来源

3.php开发-个人博客项目输入输出类留言板访问IPUA头来源

目录 知识点 : 输入输出 配置环境时&#xff1a; 搜索框&#xff1a; 留言板&#xff1a; 留言板的显示&#xff08;html&#xff09;&#xff1a; php代码显示提交的留言&#xff1a; 写入数据库 对留言内容进行显示&#xff1a; php全局变量-$_SERVER 检测来源 墨…
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