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&>&&>&解析python并发服务器（广州中软卓越）
解析python并发服务器（广州中软卓越）
首发且原创
时间：07-18 10:49
阅读：2675次
来源：广州中软职业技能培训有限公司
摘要：今天中软卓越广州Python培训课程和喜欢python的朋友说说python的三大并发服务器，分别为select、poll和epoll。
今天中软卓越广州Python培训课程和喜欢python的朋友说说python的三大并发服务器，分别为select、poll和epoll。一、selectselect最早于1983年出现在4.2BSD中，它通过一个select()系统调用来监视多个文件描述符的数组，当select()返回后，该数组中就绪的文件描述符便会被内核修改标志位，使得进程可以获得这些文件描述符从而进行后续的读写操作。select目前几乎在所有的平台上支持，其良好跨平台支持也是它的一个优点，事实上从现在看来，这也是它所剩不多的优点之一。select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制，在Linux上一般为1024，不过可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制。另外，select()所维护的存储大量文件描述符的数据结构，随着文件描述符数量的增大，其复制的开销也线性增长。同时，由于网络响应时间的延迟使得大量TCP连接处于非活跃状态，但调用select()会对所有socket进行一次线性扫描，所以这也浪费了一定的开销。原理：在python中，select函数是一个对底层操作系统的直接访问的接口。它用来监控sockets、files和pipes，等待IO完成（Waiting for I/O completion）。当有可读、可写或是异常事件产生时，select可以很容易的监控到。select.select（rlist, wlist, xlist[, timeout]） 传递三个参数，一个为输入而观察的文件对象列表，一个为输出而观察的文件对象列表和一个观察错误异常的文件列表。第四个是一个可选参数，表示超时秒数。其返回3个tuple，每个tuple都是一个准备好的对象列表，它和前边的参数是一样的顺序。下面，主要结合代码，简单说说select的使用。程序过程：1、该程序主要是利用socket进行通信，接收客户端发送过来的数据，然后再发还给客户端。2、首先建立一个TCP/IP socket，并将其设为非阻塞，然后进行bind和listen。3、通过select函数获取到三种文件列表，分别对每个列表的每个元素进行轮询，对不同socket进行不同的处理，最外层循环直到inputs列表为空为止4、当设置timeout参数时，如果发生了超时，select函数会返回三个空列表。二、pollpoll在1986年诞生于System V Release 3，它和select在本质上没有多大差别，但是poll没有最大文件描述符数量的限制。poll和select同样存在一个缺点就是，包含大量文件描述符的数组被整体复制于用户态和内核的地址空间之间，而不论这些文件描述符是否就绪，它的开销随着文件描述符数量的增加而线性增大。另外，select()和poll()将就绪的文件描述符告诉进程后，如果进程没有对其进行IO操作，那么下次调用select()和poll()的时候将再次报告这些文件描述符，所以它们一般不会丢失就绪的消息，这种方式称为水平触发（Level Triggered）。三、epoll直到Linux2.6才出现了由内核直接支持的实现方法，那就是epoll，它几乎具备了之前所说的一切优点，被公认为Linux2.6下性能最好的多路I/O就绪通知方法。epoll可以同时支持水平触发和边缘触发（Edge Triggered，只告诉进程哪些文件描述符刚刚变为就绪状态，它只说一遍，如果我们没有采取行动，那么它将不会再次告知，这种方式称为边缘触发），理论上边缘触发的性能要更高一些，但是代码实现相当复杂。epoll同样只告知那些就绪的文件描述符，而且当我们调用epoll_wait()获得就绪文件描述符时，返回的不是实际的描述符，而是一个代表就绪描述符数量的值，你只需要去epoll指定的一个数组中依次取得相应数量的文件描述符即可，这里也使用了内存映射（mmap）技术，这样便彻底省掉了这些文件描述符在系统调用时复制的开销。另一个本质的改进在于epoll采用基于事件的就绪通知方式。在select/poll中，进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的文件描述符进行扫描，而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符，一旦基于某个文件描述符就绪时，内核会采用类似callback的回调机制，迅速激活这个文件描述符，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。关于解析python并发服务器已经讲解完毕了。去企业，学习企业需要的编程技能！Python培训，真实企业背景，送你企业入场券！课程：http://gzetc.com.cn/
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【安全日记】Microsoft Office 远程代码执行漏洞python机器学习之支持向量机（广州中软卓越）
SVM是最好的现成分类器，这里的“现成”指的是分类器不加修改即可直接使用。同时，这就意味着在数据集上采用原始的数据就可以用SVM得到低错误率的结果，SVM也能够对数据集之外的数据点做出很好的分类决策。
本文章只关注最流行的一种实现，叫“序列最小优化算法(一种求解支持向量机二次规划的算法)”，在此之后，将介绍“核函数”，它的作用的将SVM扩展到更多的数据集上。
1、优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释；
2、缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。
适用数据类型：
数值型和标称型
如上图，他们之间已经分隔的足够开, 可以很容易在图中做一条直线将两组数据分开，这种情况下，这组数据被称为“线性可分数据”。
这组数据，就是“线性不可分数据”。
上述将数据集分隔开来的直线称为分隔超平面。
一维在坐标轴是个点，二维在坐标轴是直线，由于数据点都在二维上，所以分隔超平面就是一条直线，但是如果所给的数据集是三维，那么用来分隔数据的就是一个平面，三维以上形容不出来，超出人类想象，1024维需要1023维的某某对象来对数据进行分隔，分隔的规律就是N-1维，叫做“超平面”，也就是决策边界，分布在两边的数据属于两边的类别
数据点离决策边界越远，最后预测结果越可信。
我们要找到离分隔超平面最近的点，确保他们离分隔面的距离尽可能远，这里点到分隔面的距离被称为间隔。
这里有两个概念：
1、点到分隔面的距离，称为点相对于分隔面的间隔；
2、数据集中所有点到分隔面的最小间隔的2倍，称为分类器或数据集的间隔，一般多指后者，SVM分类器就是要找到最大的数据集间隔。
我们希望间隔尽可能大，这是因为如果我们犯错或在有限的数据上训练分类器的话，我们希望分类器尽可能不出现错误。
支持向量就是分隔……离……超平面……最近的……那些点。接下来要最大化支持向量到分隔面的距离。
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