


Qt-Threading-Dilemma: Sollte ich Qt-Threads oder Python-Threads verwenden?
Threading in PyQt: Qt-Threads vs. Python-Threads
In PyQt-Anwendungen kann die Bearbeitung zeitaufwändiger Aufgaben wie das Abrufen von Webdaten zu Problemen führen Keine Reaktion der Benutzeroberfläche. Die Auslagerung dieser Aufgaben in einen separaten Thread ist für die Aufrechterhaltung der Reaktionsfähigkeit der Benutzeroberfläche unerlässlich. Es stellt sich jedoch die Frage: Sollte man die Threads von Qt oder das Threading-Modul von Python verwenden?
Qt-Threads vs. Python-Threads
Qt-Threads und Python-Threads bieten eine ähnliche Funktionalität wie Beide sind Wrapper um die nativen Thread-Implementierungen und nutzen den Global Interpreter Lock (GIL). Es bestehen jedoch wesentliche Unterschiede:
Vorteile von Qt-Threads:
- Bessere Qt-Integration: Qt-Threads sind eng in Qt integriert, Ermöglicht eine nahtlose Kommunikation zwischen Threads und Ereignisschleife.
- Asynchrone Signale/Slots: Qt-Threads unterstützen asynchrone Signale/Slots und ermöglichen so eine effiziente Kommunikation zwischen Threads.
Nachteile von Qt-Threads:
- Qt kann nicht aus Python-Threads verwendet werden: Auf die Qt-Funktionalität kann nicht aus Python-Threads zugegriffen werden, sodass die Verwendung von Qt-Threads für Aufgaben erforderlich ist Qt-Operationen.
Vorteile von Python-Threads:
- Einfach zu verwenden: Python-Threads sind intuitiv und einfach zu implementieren .
Nachteile von Python-Threads:
- Eingeschränkte Qt-Integration: Python-Threads fehlt die nahtlose Integration mit Qt, was die Arbeit verkompliziert Kommunikation mit der Benutzeroberfläche und der Ereignisschleife.
Empfehlung
Basierend auf den Vor- und Nachteilen Qt-Threads werden generell für PyQt-Anwendungen empfohlen und bietet eine hervorragende Integration mit Qt und asynchrone Kommunikationsfunktionen. Allerdings können nicht blockierende Netzwerkanfragen, wie von Jeff Ober und Lukáš Lalinský vorgeschlagen, die Notwendigkeit eines separaten Threads effektiv beseitigen und Probleme mit der mangelnden Reaktionsfähigkeit der Benutzeroberfläche beheben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonQt-Threading-Dilemma: Sollte ich Qt-Threads oder Python-Threads verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
