Python学习教程(Python学习路线):进程和线程

今天我们使用的计算机早已进入多CPU或多核时代,而我们使用的操作系统都是支持“多任务”的操作系统,这使得我们可以同时运行多个程序,也可以将一个程序分解为若干个相对独立的子任务,让多个子任务并发的执行,从而缩短程序的执行时间,同时也让用户获得更好的体验。因此在当下不管是用什么编程语言进行开发,实现让程序同时执行多个任务也就是常说的“并发编程”,应该是程序员必备技能之一。为此,我们需要先讨论两个概念,一个叫进程,一个叫线程。

概念

进程就是操作系统中执行的一个程序,操作系统以进程为单位分配存储空间,每个进程都有自己的地址空间、数据栈以及其他用于跟踪进程执行的辅助数据,操作系统管理所有进程的执行,为它们合理的分配资源。进程可以通过fork或spawn的方式来创建新的进程来执行其他的任务,不过新的进程也有自己独立的内存空间,因此必须通过进程间通信机制(IPC,Inter-Process Communication)来实现数据共享,具体的方式包括管道、信号、套接字、共享内存区等。

一个进程还可以拥有多个并发的执行线索,简单的说就是拥有多个可以获得CPU调度的执行单元,这就是所谓的线程。由于线程在同一个进程下,它们可以共享相同的上下文,因此相对于进程而言,线程间的信息共享和通信更加容易。当然在单核CPU系统中,真正的并发是不可能的,因为在某个时刻能够获得CPU的只有唯一的一个线程,多个线程共享了CPU的执行时间。使用多线程实现并发编程为程序带来的好处是不言而喻的,最主要的体现在提升程序的性能和改善用户体验,今天我们使用的软件几乎都用到了多线程技术,这一点可以利用系统自带的进程监控工具(如macOS中的“活动监视器”、Windows中的“任务管理器”)来证实,如下图所示。

当然多线程也并不是没有坏处,站在其他进程的角度,多线程的程序对其他程序并不友好,因为它占用了更多的CPU执行时间,导致其他程序无法获得足够的CPU执行时间;另一方面,站在开发者的角度,编写和调试多线程的程序都对开发者有较高的要求,对于初学者来说更加困难。

Python既支持多进程又支持多线程,因此使用Python实现并发编程主要有3种方式:多进程、多线程、多进程+多线程。

Python中的多进程

Unix和Linux操作系统上提供了fork()系统调用来创建进程,调用fork()函数的是父进程,创建出的是子进程,子进程是父进程的一个拷贝,但是子进程拥有自己的PID。fork()函数非常特殊它会返回两次,父进程中可以通过fork()函数的返回值得到子进程的PID,而子进程中的返回值永远都是0。Python的os模块提供了fork()函数。由于Windows系统没有fork()调用,因此要实现跨平台的多进程编程,可以使用multiprocessing模块的Process类来创建子进程,而且该模块还提供了更高级的封装,例如批量启动进程的进程池(Pool)、用于进程间通信的队列(Queue)和管道(Pipe)等。

下面用一个下载文件的例子来说明使用多进程和不使用多进程到底有什么差别,先看看下面的代码。

from random import randint
from time import time, sleepdef download_task(filename):print('开始下载%s...' % filename)time_to_download = randint(5, 10)sleep(time_to_download)print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))def main():start = time()download_task('Python从入门到住院.pdf')download_task('Peking Hot.avi')end = time()print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__':main()复制代码

下面是运行程序得到的一次运行结果。

开始下载Python从入门到住院.pdf...
Python从入门到住院.pdf下载完成! 耗费了6秒
开始下载Peking Hot.avi...
Peking Hot.avi下载完成! 耗费了7秒
总共耗费了13.01秒.复制代码

从上面的例子可以看出,如果程序中的代码只能按顺序一点点的往下执行,那么即使执行两个毫不相关的下载任务,也需要先等待一个文件下载完成后才能开始下一个下载任务,很显然这并不合理也没有效率。接下来我们使用多进程的方式将两个下载任务放到不同的进程中,代码如下所示。

from multiprocessing import Process
from os import getpid
from random import randint
from time import time, sleepdef download_task(filename):print('启动下载进程,进程号[%d].' % getpid())print('开始下载%s...' % filename)time_to_download = randint(5, 10)sleep(time_to_download)print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))def main():start = time()p1 = Process(target=download_task, args=('Python从入门到住院.pdf', ))p1.start()p2 = Process(target=download_task, args=('Peking Hot.avi', ))p2.start()p1.join()p2.join()end = time()print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__':main()复制代码

在上面的代码中,我们通过Process类创建了进程对象,通过target参数我们传入一个函数来表示进程启动后要执行的代码,后面的args是一个元组,它代表了传递给函数的参数。Process对象的start方法用来启动进程,而join方法表示等待进程执行结束。运行上面的代码可以明显发现两个下载任务“同时”启动了,而且程序的执行时间将大大缩短,不再是两个任务的时间总和。下面是程序的一次执行结果。

启动下载进程,进程号[1530].
开始下载Python从入门到住院.pdf...
启动下载进程,进程号[1531].
开始下载Peking Hot.avi...
Peking Hot.avi下载完成! 耗费了7秒
Python从入门到住院.pdf下载完成! 耗费了10秒
总共耗费了10.01秒.复制代码

我们也可以使用subprocess模块中的类和函数来创建和启动子进程,然后通过管道来和子进程通信,这些内容我们不在此进行讲解,有兴趣的读者可以自己了解这些知识。接下来我们将重点放在如何实现两个进程间的通信。我们启动两个进程,一个输出Ping,一个输出Pong,两个进程输出的Ping和Pong加起来一共10个。听起来很简单吧,但是如果这样写可是错的哦。

from multiprocessing import Process
from time import sleepcounter = 0def sub_task(string):global counterwhile counter < 10:print(string, end='', flush=True)counter += 1sleep(0.01)def main():Process(target=sub_task, args=('Ping', )).start()Process(target=sub_task, args=('Pong', )).start()if __name__ == '__main__':main()复制代码

看起来没毛病,但是最后的结果是Ping和Pong各输出了10个,Why?当我们在程序中创建进程的时候,子进程复制了父进程及其所有的数据结构,每个子进程有自己独立的内存空间,这也就意味着两个子进程中各有一个counter变量,所以结果也就可想而知了。要解决这个问题比较简单的办法是使用multiprocessing模块中的Queue类,它是可以被多个进程共享的队列,底层是通过管道和信号量(semaphore)机制来实现的,有兴趣的读者可以自己尝试一下。

Python中的多线程

在Python早期的版本中就引入了thread模块(现在名为_thread)来实现多线程编程,然而该模块过于底层,而且很多功能都没有提供,因此目前的多线程开发我们推荐使用threading模块,该模块对多线程编程提供了更好的面向对象的封装。我们把刚才下载文件的例子用多线程的方式来实现一遍。

from random import randint
from threading import Thread
from time import time, sleepdef download(filename):print('开始下载%s...' % filename)time_to_download = randint(5, 10)sleep(time_to_download)print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))def main():start = time()t1 = Thread(target=download, args=('Python从入门到住院.pdf',))t1.start()t2 = Thread(target=download, args=('Peking Hot.avi',))t2.start()t1.join()t2.join()end = time()print('总共耗费了%.3f秒' % (end - start))if __name__ == '__main__':main()复制代码

我们可以直接使用threading模块的Thread类来创建线程,但是我们之前讲过一个非常重要的概念叫“继承”,我们可以从已有的类创建新类,因此也可以通过继承Thread类的方式来创建自定义的线程类,然后再创建线程对象并启动线程。代码如下所示。

from random import randint
from threading import Thread
from time import time, sleepclass DownloadTask(Thread):def __init__(self, filename):super().__init__()self._filename = filenamedef run(self):print('开始下载%s...' % self._filename)time_to_download = randint(5, 10)sleep(time_to_download)print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (self._filename, time_to_download))def main():start = time()t1 = DownloadTask('Python从入门到住院.pdf')t1.start()t2 = DownloadTask('Peking Hot.avi')t2.start()t1.join()t2.join()end = time()print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__':main()复制代码

因为多个线程可以共享进程的内存空间,因此要实现多个线程间的通信相对简单,大家能想到的最直接的办法就是设置一个全局变量,多个线程共享这个全局变量即可。但是当多个线程共享同一个变量(我们通常称之为“资源”)的时候,很有可能产生不可控的结果从而导致程序失效甚至崩溃。如果一个资源被多个线程竞争使用,那么我们通常称之为“临界资源”,对“临界资源”的访问需要加上保护,否则资源会处于“混乱”的状态。下面的例子演示了100个线程向同一个银行账户转账(转入1元钱)的场景,在这个例子中,银行账户就是一个临界资源,在没有保护的情况下我们很有可能会得到错误的结果。

from time import sleep
from threading import Threadclass Account(object):def __init__(self):self._balance = 0def deposit(self, money):# 计算存款后的余额new_balance = self._balance + money# 模拟受理存款业务需要0.01秒的时间sleep(0.01)# 修改账户余额self._balance = new_balance@propertydef balance(self):return self._balanceclass AddMoneyThread(Thread):def __init__(self, account, money):super().__init__()self._account = accountself._money = moneydef run(self):self._account.deposit(self._money)def main():account = Account()threads = []# 创建100个存款的线程向同一个账户中存钱for _ in range(100):t = AddMoneyThread(account, 1)threads.append(t)t.start()# 等所有存款的线程都执行完毕for t in threads:t.join()print('账户余额为: ¥%d元' % account.balance)if __name__ == '__main__':main()复制代码

运行上面的程序,结果让人大跌眼镜,100个线程分别向账户中转入1元钱,结果居然远远小于100元。之所以出现这种情况是因为我们没有对银行账户这个“临界资源”加以保护,多个线程同时向账户中存钱时,会一起执行到new_balance = self._balance + money这行代码,多个线程得到的账户余额都是初始状态下的0,所以都是0上面做了+1的操作,因此得到了错误的结果。在这种情况下,“锁”就可以派上用场了。我们可以通过“锁”来保护“临界资源”,只有获得“锁”的线程才能访问“临界资源”,而其他没有得到“锁”的线程只能被阻塞起来,直到获得“锁”的线程释放了“锁”,其他线程才有机会获得“锁”,进而访问被保护的“临界资源”。下面的代码演示了如何使用“锁”来保护对银行账户的操作,从而获得正确的结果。

from time import sleep
from threading import Thread, Lockclass Account(object):def __init__(self):self._balance = 0self._lock = Lock()def deposit(self, money):# 先获取锁才能执行后续的代码self._lock.acquire()try:new_balance = self._balance + moneysleep(0.01)self._balance = new_balancefinally:# 在finally中执行释放锁的操作保证正常异常锁都能释放self._lock.release()@propertydef balance(self):return self._balanceclass AddMoneyThread(Thread):def __init__(self, account, money):super().__init__()self._account = accountself._money = moneydef run(self):self._account.deposit(self._money)def main():account = Account()threads = []for _ in range(100):t = AddMoneyThread(account, 1)threads.append(t)t.start()for t in threads:t.join()print('账户余额为: ¥%d元' % account.balance)if __name__ == '__main__':main()复制代码

比较遗憾的一件事情是Python的多线程并不能发挥CPU的多核特性,这一点只要启动几个执行死循环的线程就可以得到证实了。之所以如此,是因为Python的解释器有一个“全局解释器锁”(GIL)的东西,任何线程执行前必须先获得GIL锁,然后每执行100条字节码,解释器就自动释放GIL锁,让别的线程有机会执行,这是一个历史遗留问题,但是即便如此,就如我们之前举的例子,使用多线程在提升执行效率和改善用户体验方面仍然是有积极意义的。

多进程还是多线程

无论是多进程还是多线程,只要数量一多,效率肯定上不去,为什么呢?我们打个比方,假设你不幸正在准备中考,每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业,每项作业耗时1小时。如果你先花1小时做语文作业,做完了,再花1小时做数学作业,这样,依次全部做完,一共花5小时,这种方式称为单任务模型。如果你打算切换到多任务模型,可以先做1分钟语文,再切换到数学作业,做1分钟,再切换到英语,以此类推,只要切换速度足够快,这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了,以旁观者的角度来看,你就正在同时写5科作业。

但是,切换作业是有代价的,比如从语文切到数学,要先收拾桌子上的语文书本、钢笔(这叫保存现场),然后,打开数学课本、找出圆规直尺(这叫准备新环境),才能开始做数学作业。操作系统在切换进程或者线程时也是一样的,它需要先保存当前执行的现场环境(CPU寄存器状态、内存页等),然后,把新任务的执行环境准备好(恢复上次的寄存器状态,切换内存页等),才能开始执行。这个切换过程虽然很快,但是也需要耗费时间。如果有几千个任务同时进行,操作系统可能就主要忙着切换任务,根本没有多少时间去执行任务了,这种情况最常见的就是硬盘狂响,点窗口无反应,系统处于假死状态。所以,多任务一旦多到一个限度,反而会使得系统性能急剧下降,最终导致所有任务都做不好。

是否采用多任务的第二个考虑是任务的类型,可以把任务分为计算密集型和I/O密集型。计算密集型任务的特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源,比如对视频进行编码解码或者格式转换等等,这种任务全靠CPU的运算能力,虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低。计算密集型任务由于主要消耗CPU资源,这类任务用Python这样的脚本语言去执行效率通常很低,最能胜任这类任务的是C语言,我们之前提到了Python中有嵌入C/C++代码的机制。

除了计算密集型任务,其他的涉及到网络、存储介质I/O的任务都可以视为I/O密集型任务,这类任务的特点是CPU消耗很少,任务的大部分时间都在等待I/O操作完成(因为I/O的速度远远低于CPU和内存的速度)。对于I/O密集型任务,如果启动多任务,就可以减少I/O等待时间从而让CPU高效率的运转。有一大类的任务都属于I/O密集型任务,这其中包括了我们很快会涉及到的网络应用和Web应用。

说明: 上面的内容和例子来自于廖雪峰官方网站的《Python教程》,因为对作者文中的某些观点持有不同的看法,对原文的文字描述做了适当的调整。

单线程+异步I/O

现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持,就可以用单进程单线程模型来执行多任务,这种全新的模型称为事件驱动模型。Nginx就是支持异步I/O的Web服务器,它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上,可以运行多个进程(数量与CPU核心数相同),充分利用多核CPU。用Node.js开发的服务器端程序也使用了这种工作模式,这也是当下实现多任务编程的一种趋势。

在Python语言中,单线程+异步I/O的编程模型称为协程,有了协程的支持,就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序。协程最大的优势就是极高的执行效率,因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销。协程的第二个优势就是不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不用加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。如果想要充分利用CPU的多核特性,最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。关于这方面的内容,我稍后会做一个专题来进行讲解。

应用案例

例子1:将耗时间的任务放到线程中以获得更好的用户体验。

如下所示的界面中,有“下载”和“关于”两个按钮,用休眠的方式模拟点击“下载”按钮会联网下载文件需要耗费10秒的时间,如果不使用“多线程”,我们会发现,当点击“下载”按钮后整个程序的其他部分都被这个耗时间的任务阻塞而无法执行了,这显然是非常糟糕的用户体验,代码如下所示。

import time
import tkinter
import tkinter.messageboxdef download():# 模拟下载任务需要花费10秒钟时间time.sleep(10)tkinter.messagebox.showinfo('提示', '下载完成!')def show_about():tkinter.messagebox.showinfo('关于', '作者: 骆昊(v1.0)')def main():top = tkinter.Tk()top.title('单线程')top.geometry('200x150')top.wm_attributes('-topmost', True)panel = tkinter.Frame(top)button1 = tkinter.Button(panel, text='下载', command=download)button1.pack(side='left')button2 = tkinter.Button(panel, text='关于', command=show_about)button2.pack(side='right')panel.pack(side='bottom')tkinter.mainloop()if __name__ == '__main__':main()复制代码

如果使用多线程将耗时间的任务放到一个独立的线程中执行,这样就不会因为执行耗时间的任务而阻塞了主线程,修改后的代码如下所示。

import time
import tkinter
import tkinter.messagebox
from threading import Threaddef main():class DownloadTaskHandler(Thread):def run(self):time.sleep(10)tkinter.messagebox.showinfo('提示', '下载完成!')# 启用下载按钮button1.config(state=tkinter.NORMAL)def download():# 禁用下载按钮button1.config(state=tkinter.DISABLED)# 通过daemon参数将线程设置为守护线程(主程序退出就不再保留执行)# 在线程中处理耗时间的下载任务DownloadTaskHandler(daemon=True).start()def show_about():tkinter.messagebox.showinfo('关于', '作者: 骆昊(v1.0)')top = tkinter.Tk()top.title('单线程')top.geometry('200x150')top.wm_attributes('-topmost', 1)panel = tkinter.Frame(top)button1 = tkinter.Button(panel, text='下载', command=download)button1.pack(side='left')button2 = tkinter.Button(panel, text='关于', command=show_about)button2.pack(side='right')panel.pack(side='bottom')tkinter.mainloop()if __name__ == '__main__':main()复制代码

例子2:使用多进程对复杂任务进行“分而治之”。

我们来完成1~100000000求和的计算密集型任务,这个问题本身非常简单,有点循环的知识就能解决,代码如下所示。

from time import timedef main():total = 0number_list = [x for x in range(1, 100000001)]start = time()for number in number_list:total += numberprint(total)end = time()print('Execution time: %.3fs' % (end - start))if __name__ == '__main__':main()复制代码

在上面的代码中,我故意先去创建了一个列表容器然后填入了100000000个数,这一步其实是比较耗时间的,所以为了公平起见,当我们将这个任务分解到8个进程中去执行的时候,我们暂时也不考虑列表切片操作花费的时间,只是把做运算和合并运算结果的时间统计出来,代码如下所示。

from multiprocessing import Process, Queue
from random import randint
from time import timedef task_handler(curr_list, result_queue):total = 0for number in curr_list:total += numberresult_queue.put(total)def main():processes = []number_list = [x for x in range(1, 100000001)]result_queue = Queue()index = 0# 启动8个进程将数据切片后进行运算for _ in range(8):p = Process(target=task_handler,args=(number_list[index:index + 12500000], result_queue))index += 12500000processes.append(p)p.start()# 开始记录所有进程执行完成花费的时间start = time()for p in processes:p.join()# 合并执行结果total = 0while not result_queue.empty():total += result_queue.get()print(total)end = time()print('Execution time: ', (end - start), 's', sep='')if __name__ == '__main__':main()复制代码

比较两段代码的执行结果(在我目前使用的MacBook上,上面的代码需要大概6秒左右的时间,而下面的代码只需要不到1秒的时间,再强调一次我们只是比较了运算的时间,不考虑列表创建及切片操作花费的时间),使用多进程后由于获得了更多的CPU执行时间以及更好的利用了CPU的多核特性,明显的减少了程序的执行时间,而且计算量越大效果越明显。当然,如果愿意还可以将多个进程部署在不同的计算机上,做成分布式进程,具体的做法就是通过multiprocessing.managers模块中提供的管理器将Queue对象通过网络共享出来(注册到网络上让其他计算机可以访问),这部分内容也留到爬虫的专题再进行讲解。


转载于:https://juejin.im/post/5ced08236fb9a07efe2d9d3c

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    1:官方工具:https://mp.weixin.qq.com/debug/w ... tml?t=14764346784612:简易教程:https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/?t=14764346775993:设计指南:https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/design/index.html4:设计资源下载:https://mp.weixin.qq.com/debu…...

    2024/4/24 13:28:25
  20. 分享自己私藏的React Native React基础 React路由 ECMAScript (es6) 等视频教程合集

    ===============课程目录=============== ├<JavaScript基础 36集> │ ├01.介绍.mp4 │ ├02.在网页中嵌入脚本代码的方法.mp4 │ ├03.注释.mp4 │ ├04.变量-给东西起个名字.mp4 │ ├05.数据的类型 - 数字,文字,真与假 ..mp4 │ ├06.文本字符串的处理.mp4 │…...

    2024/4/24 13:28:25

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    作者介绍&#xff1a;本人笔名姑苏老陈&#xff0c;从事JAVA开发工作十多年了&#xff0c;带过大学刚毕业的实习生&#xff0c;也带过技术团队。最近有个朋友的表弟&#xff0c;马上要大学毕业了&#xff0c;想从事JAVA开发工作&#xff0c;但不知道从何处入手。于是&#xff0…...

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    在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言&#xff0c;在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下&#xff1a; w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...

    2024/3/20 10:50:27
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    2024/5/4 23:54:56
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    2024/5/4 23:54:56
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    2024/5/4 23:54:56
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    2024/5/4 23:55:17
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    2024/5/4 23:54:56
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    2024/5/4 23:55:05
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    2024/5/4 23:54:56
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    原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...

    2024/5/4 23:55:16
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    2024/5/4 23:54:56
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    原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...

    2024/5/4 18:20:48
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    原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...

    2024/5/4 23:54:56
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    原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...

    2024/5/4 23:55:17
  18. 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年

    原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...

    2024/5/4 23:55:06
  19. 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜

    原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...

    2024/5/4 23:54:56
  20. 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!

    原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...

    2024/5/4 23:55:06
  21. 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!

    原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...

    2024/5/5 8:13:33
  22. 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜

    原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...

    2024/5/4 23:55:16
  23. 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者

    原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...

    2024/5/4 23:54:58
  24. 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!

    原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...

    2024/5/4 23:55:01
  25. 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?

    原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...

    2024/5/4 23:54:56
  26. 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...

    解析如下&#xff1a;1、长按电脑电源键直至关机&#xff0c;然后再按一次电源健重启电脑&#xff0c;按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后&#xff0c;按住“winR”打开运行窗口&#xff0c;输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面&#xff0c;选中…...

    2022/11/19 21:17:18
  27. 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。

    %读入6幅图像&#xff08;每一幅图像的大小是564*564&#xff09; f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...

    2022/11/19 21:17:16
  28. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...

    win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面&#xff0c;在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机&#xff0c;虽然这比较麻烦&#xff0c;但是对系统进行配置和升级…...

    2022/11/19 21:17:15
  29. 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...

    有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows&#xff0c;请勿关闭计算机”的提示&#xff0c;要过很久才能进入系统&#xff0c;有的用户甚至几个小时也无法进入&#xff0c;下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法&#xff1a;我们首先在左下角的“开始…...

    2022/11/19 21:17:14
  30. win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...

    置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题&#xff0c;电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update&#xff0c;请勿关机”(如下图所示)&#xff0c;而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢&#xff1f;一切都是正常操作的&#xff0c;为什么开时机呈现“正…...

    2022/11/19 21:17:13
  31. 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...

    Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示&#xff0c;没过几秒后电脑自动重启&#xff0c;每次开机都这样无法进入系统&#xff0c;此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一&#xff1a;开机按下F8&#xff0c;在出现的Windows高级启动选…...

    2022/11/19 21:17:12
  32. 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...

    有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况&#xff0c;就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机&#xff0c;碰到这样的问题该怎么解决呢&#xff0c;现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法&#xff1a;1、2、依次…...

    2022/11/19 21:17:11
  33. 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...

    今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后&#xff0c;每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面&#xff0c;提示请勿关闭计算机”&#xff0c;每次停留好几分钟才能正常关机&#xff0c;导致什么情况引起的呢&#xff1f;出现配置Windows Update…...

    2022/11/19 21:17:10
  34. 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...

    只能是等着&#xff0c;别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚&#xff0c;只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一&#xff1a;管理员运行cmd&#xff1a;net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...

    2022/11/19 21:17:09
  35. 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?

    原标题&#xff1a;电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办&#xff1f;win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢&#xff1f;一般的方…...

    2022/11/19 21:17:08
  36. 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...

    关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 &#xff0c;然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;关机提示 windows7 正在配…...

    2022/11/19 21:17:05
  37. 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...

    钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...

    2022/11/19 21:17:05
  38. 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...

    前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了&#xff0c;具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面&#xff0c;长时间没反应&#xff0c;无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过&#xff0c;网上搜了不少资料&#x…...

    2022/11/19 21:17:04
  39. 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...

    本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法&#xff0c;并在最后教给你1种保护系统安全的好方法&#xff0c;一起来看看&#xff01;电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中&#xff0c;添加了1个新功能在“磁…...

    2022/11/19 21:17:03
  40. 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...

    许多用户在长期不使用电脑的时候&#xff0c;开启电脑发现电脑显示&#xff1a;配置windows更新失败&#xff0c;正在还原更改&#xff0c;请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢&#xff1f;下面小编就带着大家一起看看吧&#xff01;如果能够正常进入系统&#xff0c;建议您暂时移…...

    2022/11/19 21:17:02
  41. 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...

    配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#xff0c;电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...

    2022/11/19 21:17:01
  42. 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...

    不知道大家有没有遇到过这样的一个问题&#xff0c;就是我们的win7系统在关机的时候&#xff0c;总是喜欢显示“准备配置windows&#xff0c;请勿关机”这样的一个页面&#xff0c;没有什么大碍&#xff0c;但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机&#xff0c;非常…...

    2022/11/19 21:17:00
  43. 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...

    当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时&#xff0c;一般是您正对windows进行升级&#xff0c;但是这个要是长时间没有反应&#xff0c;我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了&#xff0c;来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...

    2022/11/19 21:16:59
  44. 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...

    我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况&#xff0c;当我们打开电脑之后&#xff0c;发现一直停留在一个界面&#xff1a;“配置Windows Update失败&#xff0c;还原更改请勿关闭计算机”&#xff0c;等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢&#xff0…...

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  45. 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”

    Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...

    2022/11/19 21:16:57