在"线程系列04,传递数据给线程,线程命名,线程异常处理,线程池"中,我们已经知道,每个进程都有一个线程池.可以通过TPL,ThreadPool.QueueUserWorkItem,委托与线程池交互.本篇体验:通过查看CLR代码来观察线程池及其线程. □ 通过编码查看线程池和线程 使用ThreadPool的静态方法QueueUserWorkItem把线程放入线程池,来看线程池线程和主程序线程的执行情况. class Program { static void Main(string[]
http://www.cnblogs.com/enli/archive/2009/01/15/1376540.html 最近研究了一下HOOK技术,想抓取某些游戏的包,因此需要注入DLL,结果老是有异常崩溃.因此找了找解决方法,记录如下: 首先做一个有异常崩溃的控制台程序: program Project1; {$APPTYPE CONSOLE} uses SysUtils; function Crash():extended; var i,j:extended; begin i:=; j:=;
对于规模更大.运行时间更长的数据分析应用程序,你可能会希望测试一下各个部分或函数调用或语句的执行时间.你可能会希望了解某个复杂计算过程中到底是哪些函数占用的时间最多.幸运的是,在开发和测试代码的过程中,IPython能够让你轻松得到这些信息.使用内置的time模块及其time.clock和time.time函数手工测试代码执行时间是一件令人烦闷的事情,因为你必须编写许多一模一样的了无生趣的公式化代码: import time start = time.time() for i in