參考資料 Python腳本的執行效率一直來說并不是很高，特別是Python下的多線程機制，長久以來一直被人們詬病。很多人都在思考如何讓Python執行的更快一些，其中典型的方式包括： 將復雜的代碼轉由C語言完成 多進程并發執行 多線程完成IO操作 python qu

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# -*- coding: utf-8 -*- python列表的索引。import sys reload(sys) python遍歷目錄？sys.setdefaultencoding("utf-8") import os def print_pos(key_dict): keys = key_dict.keys() keys = sorted(keys) # 由于字典是無序的，我們這里對行數進行排序

1 #-*- coding: UTF-8 -*- 2 ''' 3 Created on 2016年7月4日4 5 @author: xuxianglin6 ''' 7 importos8 importtempfile9 importshutil10 python圖形界面？11 from PIL importImage12 13 PATH = lambdap: os.path.abspath(p)14 TEMP_FILE 

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使用非常流行的 Boost 庫進行并發編程非常有意思。Boost 有幾個用于并發編程領域的庫：Interprocess (IPC) 庫用于實現共享內存、內存映射的 I/O 和消息隊列；Thread 庫用于實現可移植的多線程；Message Passing Interface (MPI) 庫用于分布式計算中的消息