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現(xiàn)代計算機CPU物理核心普遍比較多，我們在編寫程序時經(jīng)常會用到多線程技術來提高程序運行的效率。作為python萌新，我在掌握基本語法后就很想擺弄一下python的多線程，使用起來確實很有python的特點，代碼量少、操作方便。之后斷斷續(xù)續(xù)寫了一些多線程程序，直到今天下午逛論壇，看到很多人說python多線程機制的一些內(nèi)情，我才意識到自己有多愚蠢哈哈。我把自己學到的內(nèi)容系統(tǒng)的整理一下，以備后忘，也幫幫后來者。

PyCharts 是一個基于 Python 的數(shù)據(jù)可視化庫，它支持多種圖表類型，如折線圖、柱狀圖、餅圖等。PyCharts 提供了簡潔的 API，使得用戶能夠輕松地創(chuàng)建各種圖表，同時支持個性化的配置，以滿足不同需求。PyCharts 的底層依賴于 ECharts，這使得它在功能和性能上都具有很高的優(yōu)勢。

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粉色系最愛！Python櫻花樹等你獲取~ 哈嘍小伙伴們好久不見啦，最近櫻花開得好美吖，博主想和大家一起分享春天的快樂，一起來看看博主畫的櫻花樹吧！

Pytesseract是一個Python的OCR庫，它可以識別圖片中的文本并將其轉(zhuǎn)換成文本形式。Pytesseract基于Google的Tesseract OCR引擎，具有較高的準確性和可靠性。它可以讀取多種格式的圖片，包括PNG、JPEG、GIF等。Pytesseract可以應用于自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、OCR識別等領域。

這一篇博客主要介紹給分不清楚主線程.子線程的小可愛們 在之前的一篇博客中我簡單的介紹了并發(fā),并行 并發(fā):是在時段的完成多個任務 ,但是每個時間點只有一個任務運行 而多線程就是這一個原理

在進行性能測試時，我們需要對測試結(jié)果進行監(jiān)控和分析，以便于及時發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護了一個時間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲每個事件的統(tǒng)計信息。 這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們在Charts標簽頁中查看不同時間點的性能指標，但是正因為Locust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實際上是存儲在內(nèi)存中的。所以在Locust測試結(jié)束后，這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據(jù)，可以考慮將Locust的測試數(shù)據(jù)上報到外部的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進行展示和分析。

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