python 爱心代码 实现

除了本地开发外，还有一种常见的开发方式就是远程开发，一般情况是一台Windows或mac笔记本作为日常使用的电脑，另有一台linux服务器作为开发服务器。开发服务器的性能往往较强，这样远程开发的方式一方面可以让我们在习惯的系统下工作，又能利用强大的服务器，而且linux下开发python往往比win下要方便得多。 现阶段，使用比较广泛的python开发工具是Pycharm和VSCode(Jupyter Notebook/Lab也有一些人用，不过本人还是认为做做验证可以，真的做日常开发还是不太方便)，下面就以这2个工具分别介绍他们的远程开发的方式，可以按需选择。

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现代计算机CPU物理核心普遍比较多，我们在编写程序时经常会用到多线程技术来提高程序运行的效率。作为python萌新，我在掌握基本语法后就很想摆弄一下python的多线程，使用起来确实很有python的特点，代码量少、操作方便。之后断断续续写了一些多线程程序，直到今天下午逛论坛，看到很多人说python多线程机制的一些内情，我才意识到自己有多愚蠢哈哈。我把自己学到的内容系统的整理一下，以备后忘，也帮帮后来者。

PyCharts 是一个基于 Python 的数据可视化库，它支持多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。PyCharts 提供了简洁的 API，使得用户能够轻松地创建各种图表，同时支持个性化的配置，以满足不同需求。PyCharts 的底层依赖于 ECharts，这使得它在功能和性能上都具有很高的优势。

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粉色系最爱！Python樱花树等你获取~ 哈喽小伙伴们好久不见啦，最近樱花开得好美吖，博主想和大家一起分享春天的快乐，一起来看看博主画的樱花树吧！

Pytesseract是一个Python的OCR库，它可以识别图片中的文本并将其转换成文本形式。Pytesseract基于Google的Tesseract OCR引擎，具有较高的准确性和可靠性。它可以读取多种格式的图片，包括PNG、JPEG、GIF等。Pytesseract可以应用于自然语言处理、数据挖掘、OCR识别等领域。

这一篇博客主要介绍给分不清楚主线程.子线程的小可爱们 在之前的一篇博客中我简单的介绍了并发,并行 并发:是在时段的完成多个任务 ,但是每个时间点只有一个任务运行 而多线程就是这一个原理

在进行性能测试时，我们需要对测试结果进行监控和分析，以便于及时发现问题并进行优化。 Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。 这个数据结构允许我们在Charts标签页中查看不同时间点的性能指标，但是正因为Locust WebUI上展示的数据实际上是存储在内存中的。所以在Locust测试结束后，这些数据将不再可用。 如果我们需要长期保存以便后续分析测试数据，可以考虑将Locust的测试数据上报到外部的数据存储系统，如InfluxDB，并使用Grafana等可视化工具进行展示和分析。