python 怎么创建一个duilie

Posted 2023-05-16

参考技术A

Queue

Queue是python标准库中的线程安全的队列（FIFO）实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构，即队列，用来在生产者和消费者线程之间的信息传递

基本FIFO队列

class Queue.Queue(maxsize=0)

FIFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器，使用方法很简单,maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制。

举个栗子：

import Queue

q = Queue.Queue()for i in range(5):
q.put(i)while not q.empty():    print q.get()

输出：

0
1
2
3
4

LIFO队列

class Queue.LifoQueue(maxsize=0)

LIFO即Last in First Out,后进先出。与栈的类似，使用也很简单,maxsize用法同上

再举个栗子：

import Queue

q = Queue.LifoQueue()for i in range(5):
q.put(i)while not q.empty():    print q.get()

输出：

4
3
2
1
0

可以看到仅仅是将Queue.Quenu类替换为Queue.LifiQueue类

优先级队列

class Queue.PriorityQueue(maxsize=0)

构造一个优先队列。maxsize用法同上。

import Queueimport threadingclass Job(object):
def __init__(self, priority, description):
self.priority = priority
self.description = description        print 'Job:',description        return
def __cmp__(self, other):
return cmp(self.priority, other.priority)

q = Queue.PriorityQueue()

q.put(Job(3, 'level 3 job'))
q.put(Job(10, 'level 10 job'))
q.put(Job(1, 'level 1 job'))def process_job(q):
while True:
next_job = q.get()        print 'for:', next_job.description
q.task_done()

workers = [threading.Thread(target=process_job, args=(q,)),
threading.Thread(target=process_job, args=(q,))
]for w in workers:
w.setDaemon(True)
w.start()

q.join()

结果

Job: level 3 jobJob: level 10 jobJob: level 1 jobfor: level 1 jobfor: level 3 jobfor: job: level 10 job

一些常用方法

task_done()

意味着之前入队的一个任务已经完成。由队列的消费者线程调用。每一个get()调用得到一个任务，接下来的task_done()调用告诉队列该任务已经处理完毕。

如果当前一个join()正在阻塞，它将在队列中的所有任务都处理完时恢复执行（即每一个由put()调用入队的任务都有一个对应的task_done()调用）。

join()

阻塞调用线程，直到队列中的所有任务被处理掉。

只要有数据被加入队列，未完成的任务数就会增加。当消费者线程调用task_done()（意味着有消费者取得任务并完成任务），未完成的任务数就会减少。当未完成的任务数降到0，join()解除阻塞。

put(item[, block[, timeout]])

将item放入队列中。

如果可选的参数block为True且timeout为空对象（默认的情况，阻塞调用，无超时）。

如果timeout是个正整数，阻塞调用进程最多timeout秒，如果一直无空空间可用，抛出Full异常（带超时的阻塞调用）。

如果block为False，如果有空闲空间可用将数据放入队列，否则立即抛出Full异常

其非阻塞版本为put_nowait等同于put(item, False)

get([block[, timeout]])

从队列中移除并返回一个数据。block跟timeout参数同put方法

其非阻塞方法为｀get_nowait()｀相当与get(False)

empty()

如果队列为空，返回True,反之返回False

python opencv怎么创建一个cascadeobjectdetector对象

参考技术A OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining 和opencv_traincascade。opencv_traincascade 是一个新程序，使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。这二者主要的区别是 opencv_traincascade 支持 Haar、Hog和 LBP(Local Binary Patterns) 三种特征，并易于增加其他的特征。与Haar特征相比，LBP特征是整数特征，因此训练和检测过程都会比Haar特征快几倍。LBP和Haar特征用于检测的准确率，是依赖训练过程中的训练数据的质量和训练参数。训练一个与基于Haar特征同样准确度的LBP的分类器是可能的。
opencv_traincascade and opencv_haartraining 所输出的分类器文件格式并不相同。注意，新的级联检测接口（参考 objdetect 模块中的 CascadeClassifier 类）支持这两种格式。 opencv_traincascade 可以旧格式导出训练好的级联分类器。但是在训练过程被中断后再重启训练过程， opencv_traincascade and opencv_haartraining 不能装载与中断前不同的文件格式。
opencv_traincascade 程序使用TBB来处理多线程。如果希望使用多核并行运算加速，请使用TBB来编译OpenCV。还有一些与训练相关的辅助程序。