Boost Python的C++对象, Pickle支持及其原理
默认用boost python包裹的C++对象是不支持pickle的,如果要用pickle.dumps(obj)的话那会提示错误Pickling of "xxx" instances is not enabled.这边吐槽一下在最新的代码里,给的reference链接其实还是不可用的。真正正确的是https://www.boost.org/doc/libs/1_74_0/libs/python/d
默认用boost python包裹的C++对象是不支持pickle的,如果要用pickle.dumps(obj)的话那会提示错误Pickling of "xxx" instances is not enabled.这边吐槽一下在最新的代码里,给的reference链接其实还是不可用的。真正正确的是https://www.boost.org/doc/libs/1_74_0/libs/python/d
题外话迫于妹子生日要到了,今年手头又比较紧,所以打算做个微信公众号的小东西骗骗她😜目前跑网站的服务器虽然配置不咋地,但是服务器上也就一个typecho的php项目要跑,平时访问量也门可罗雀,所以打算利用原有的服务器搭个反向代理到微信公众号的服务端。目标主域名example.com:80/443端口直接到原有的网站子域名wechat.example.com80端口反向代理到本地服务http://lo
背景之前发现Jupyter Notebook下面,如果数据占用多的话,开多进程池会特别的慢。一开始以为是Python的锅,但是把multiprocessing.pool改成直接用os.fork()调用以后,问题依旧。照理来说unix下面使用fork开进程,会启用copy-on-write机制,内存增长并不是特别明显,但是实际在htop下面看内存仍然会在fork之后增长,并且和进程数量是线性相关的。