python多线程操作实例
一、python多线程
因为CPython的实现使用了Global Interpereter Lock(GIL),使得python中同一时刻只有一个线程在执行,从而简化了python解释器的实现,且python对象模型天然地线程安全。如果你想你的应用程序在多核的机器上使用更好的资源,建议使用multiprocessing或concurrent.futures.processpoolexecutor。但是如果你的程序是IO密集型,则使用线程仍然是很好的选择。
二、python多线程使用的两种方法
实例:
import threading
import time
def worker(num):
print (threading.currentThread().getName() + ' start')
time.sleep(10)
print (threading.currentThread().getName() + ' running')
print (threading.currentThread().getName() + " " + str(num))
print (threading.currentThread().getName() + ' exit')
def deamon():
print (threading.currentThread().getName() + ' start')
time.sleep(20)
print (threading.currentThread().getName() + ' running')
print (threading.currentThread().getName() + ' exit')
print(threading.currentThread().getName())
d = threading.Thread(name='deamon', target=deamon)
d.setDaemon(True)
d.start()
w = threading.Thread(name='worker', target=worker, args=(10,))
w.start()
class myWorker(threading.Thread):
def __init__(self, num):
threading.Thread.__init__(self)
self.num = num
self.thread_stop = False
def run(self):
print (self.getName()+' start')
time.sleep(30)
print (self.getName()+' running')
print (self.getName()+" " + str(self.num))
print (self.getName()+' exit')
mw = myWorker(30)
mw.setName("MyWorker")
mw.start()
print(threading.currentThread().getName())
print("All threads:")
print("------------")
for th in threading.enumerate():
print(th.getName())
print("------------")
d.join()
w.join()
mw.join()
print(threading.currentThread().getName())
运行结果如下:
1)python线程使用的两种方法:
**直接调用threading.Thread来构造thread对象,Thread的参数如下:
class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group为None;
target为线程将要执行的功能函数;
name为线程的名字,也可以在对象构造后调用setName()来设定;
args为tuple类型的参数,可以为多个,如果只有一个也的使用tuple的形式传入,例如(1,);
kwargs为dict类型的参数,也即位命名参数;
**实现自己的threading.Thread的子类,需要重载__init__()和run()。
2)threading.Thread对象的其他方法:
start(),用来启动线程;
join(), 等待直到线程结束;
setDeamon(), 设置线程为deamon线程,必须在start()调用前调用,默认为非demon。
注意: python的主线程在没有非deamon线程存在时就会退出。
3)threading的静态方法:
threading.current_thread() , 用来获得当前的线程;
threading.enumerate() , 用来多的当前存活的所有线程;
threading.Timer 定时器,其实是thread的一个字类型,使用如下:
def hello(): print("hello, world")
t = Timer(30.0, hello)
t.start()
4)logging是线程安全的
logging 模块是线程安全的,所以可以使用logging来帮助调试多线程程序。
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format="(%(threadName)-10s : %(message)s",
)
logging.debug("wait_for_event_timeout starting")

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.
