Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Ein einfaches Verständnis von Python-Multithreading und Thread-Sperren (Code)

Ein einfaches Verständnis von Python-Multithreading und Thread-Sperren (Code)

Sep 14, 2018 pm 05:16 PM
Python-Multithreading

Dieser Artikel vermittelt Ihnen ein einfaches Verständnis (Code) von Python-Multithreading und Thread-Sperren. Ich hoffe, dass er für Freunde hilfreich ist.

Multithreading-Threading-Modul erstellt Threads, erstellt eine eigene Thread-Klasse, Thread-Kommunikation, Thread-Synchronisierung, gegenseitige Ausschlussmethode, Thread-Sperre@muss man wissen! ! !

Multi-Threading

Was ist ein Thread?

Threads sind auch eine Multitasking-Programmiermethode, die Computer-Multicore-Ressourcen nutzen kann, um die gleichzeitige Ausführung von Programmen abzuschließen.

Threads werden auch als Lightweight-Prozesse bezeichnet

Eigenschaften von Threads

Threads sind die kleinste Einheit der Computer-Mehrkernzuordnung

Ein Prozess kann mehrere Threads enthalten

Ein Thread ist auch ein laufender Prozess, der Computerressourcen verbraucht.

Das Erstellen und Löschen von Threads verbraucht weitaus weniger Ressourcen als der Prozess.

Die Ausführung mehrerer Threads stört einander nicht

Threads haben auch ihre eigenen eindeutigen Attribute, wie z. B. die Befehlssatz-ID

Threading-Modul erstellt Threads

t =threading.Thread( )

Name: Thread-Name, Standardwert, wenn leer, Tread-1, Tread-2, Tread-3

Ziel: Thread-Funktion

args : Elementgruppe, Parameter entsprechend der Position an die Thread-Funktion übergeben

kwargs: Wörterbuch, Parameter entsprechend dem Schlüsselwert an die Kreisfunktion übergeben

Funktion: Thread-Objekt erstellen

Parameter

t.start(): Thread starten und Thread-Funktion automatisch ausführen

t.join([timeout]): Prozess wiederverwenden

t.is_alive( ): Thread-Status anzeigen

t.name(): Thread-Namen anzeigen

t.setName(): Thread-Namen festlegen

t.daemon-Attribut: Von Standardmäßig wird der Hauptthread beendet und hat keinen Einfluss auf die weitere Ausführung des Zweigthreads. Wenn festgelegt, wird der Zweigthread zusammen mit dem Hauptthread beendet

t.daemon = True

t. setDaemon(Ture)

Einstellungsmethode

#!/usr/bin/env python3
from threading import Thread
from time import sleep
import os
# 创建线程函数
def music():
    sleep(2)
    print("分支线程")

t = Thread(target = music)
# t.start()   # ******************************
print("主线程结束---------")

'''没有设置的打印结果
主线程结束---------
分支线程
'''

'''设置为True打印结果
主线程结束---------
'''
Nach dem Login kopieren

threading .currentThread: Aktuelles Thread-Objekt abrufen

@Der Code hier zeigt an, dass die Unterthreads Variablen im selben Prozess gemeinsam nutzen

#!/usr/bin/env python3
from threading import Thread
from time import sleep
import os

# Thread-Funktion erstellen
def music( ):
global a
print("a=",a)
a = 10000
für i in range(5):
sleep(1)
print("1212 ")

a = 1
t = Thread(target = music)
t.start()
t.join()
print("a des Hauptthreads = ",a) Erstellen Sie Ihre eigene Thread-Klasse

Inspektionspunkte: Verwendung der Klasse, Aufruf der übergeordneten Methode __init__ der Klasse, Funktion *Parameterübergabe und **Parameterübergabe


from threading import Thread
import time

class MyThread(Thread):
    name1 = 'MyThread-1'
    def __init__(self,target,args=(), kwargs={}, name = 'MyThread-1'):
        super().__init__()
        self.name = name
        self.target = target
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs
    def run(self):
        self.target(*self.args,**self.kwargs)

def player(song,sec):
    for i in range(2):
        print("播放 %s:%s"%(song,time.ctime()))
        time.sleep(sec)

t =MyThread(target = player, args = ('亮亮',2))

t.start()
t.join()
Nach dem Login kopieren

Thread-Kommunikation

Kommunikationsmethode: Da mehrere Threads den Prozess gemeinsam nutzen Speicherplatz, sodass die Kommunikation zwischen Threads mithilfe globaler Variablen abgeschlossen werden kann

Hinweis: Bei Verwendung Globale Variablen zwischen Threads, häufig ist ein Mechanismus zum gegenseitigen Ausschluss der Synchronisation erforderlich, um die Sicherheit der Kommunikation sicherzustellen

Methode zum gegenseitigen Ausschluss der Thread-Synchronisation

Ereignis

e = threading.Event() : Ereignisobjekt erstellen

e.wait([timeout]): Status festlegen Wenn dieser festgelegt wurde, blockiert diese Funktion den Timeout-Zeitraum

e.set: e in den eingestellten Zustand ändern

e.clear: Den eingestellten Zustand löschen


import threading
from time import sleep

def fun1():
    print("bar拜山头")
    global s
    s = "天王盖地虎"

def fun2():
    sleep(4)
    global s
    print("我把限制解除了")
    e.set()     # 解除限制,释放资源

def fun3():
    e.wait() # 检测限制
    print("说出口令")
    global s
    if s == "天王盖地虎":
        print("宝塔镇河妖,自己人")
    else:
        print("打死他")
    s = "哈哈哈哈哈哈"

# 创建同步互斥对象
e = threading.Event()
# 创建新线程
f1 = threading.Thread(target = fun1)
f3 = threading.Thread(target = fun3)
f2 = threading.Thread(target = fun2)
# 开启线程
f1.start()
f3.start()
f2.start()
#准备回收
f1.join()
f3.join()
f2.join()
Nach dem Login kopieren

Thread lock

lock = threading.Lock( ): Erstellen Sie ein Sperrobjekt

lock.acquire(): Sperren

lock.release(): Entsperren

Sie können auch mit verwenden, um

<🎜 zu sperren >


1 with lock:
2     ...
3     ...
Nach dem Login kopieren
Muss man wissen! ! !

GIL-Probleme mit Python-Threads (globaler Interpreter):

Python----> Problem mit dem gegenseitigen Ausschluss der Synchronisierung----> Sperrlösung---->Super-Sperre (Interpreter sperren)---->Der Interpreter kann nur einen Thread gleichzeitig interpretieren--->Führt zu geringer Effizienz

Konsequenzen:

Ein Interpreter kann jeweils nur einen Thread interpretieren und ausführen, daher ist die Effizienz des Python-Threads gering. Wenn jedoch eine E/A-Blockierung auftritt, gibt der Thread den Interpreter aktiv auf, sodass der Python-Thread besser geeignet ist E/A-Programmparallelität mit hoher Latenz

Lösung

Versuchen Sie, Prozesse zu verwenden, um die Parallelität zu vervollständigen (das Gleiche wie nicht erwähnt)

Es ist nicht angebracht, einen C-Interpreter zu verwenden (verwenden Sie C#, JAVA)

Versuchen Sie es zu verwenden Eine Kombination mehrerer Lösungen wird verwendet, um gleichzeitige Vorgänge auszuführen, und Threads werden als E/A mit hoher Latenz verwendet

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin einfaches Verständnis von Python-Multithreading und Thread-Sperren (Code). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Mathematische Module in Python: Statistik Mathematische Module in Python: Statistik Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti

Serialisierung und Deserialisierung von Python -Objekten: Teil 1 Serialisierung und Deserialisierung von Python -Objekten: Teil 1 Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten. In gewisser Weise sind Serialisierung und Deserialisierung die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll jedoch die Geschwindigkeit, Sicherheit, den Status der Wartungsfreiheit und andere Aspekte des Programms bestimmen

Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Was sind einige beliebte Python -Bibliotheken und ihre Verwendung? Was sind einige beliebte Python -Bibliotheken und ihre Verwendung? Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Wie erstelle ich Befehlszeilenschnittstellen (CLIS) mit Python? Wie erstelle ich Befehlszeilenschnittstellen (CLIS) mit Python? Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

Dieser Artikel führt die Python-Entwickler in den Bauen von CLIS-Zeilen-Schnittstellen (CLIS). Es werden mit Bibliotheken wie Typer, Click und ArgParse beschrieben, die Eingabe-/Ausgabemedelung betonen und benutzerfreundliche Designmuster für eine verbesserte CLI-Usabilität fördern.

Schaberwebseiten in Python mit wunderschöner Suppe: Suche und DOM -Modifikation Schaberwebseiten in Python mit wunderschöner Suppe: Suche und DOM -Modifikation Mar 08, 2025 am 10:36 AM

Dieses Tutorial baut auf der vorherigen Einführung in die schöne Suppe auf und konzentriert sich auf DOM -Manipulation über die einfache Baumnavigation hinaus. Wir werden effiziente Suchmethoden und -techniken zur Änderung der HTML -Struktur untersuchen. Eine gemeinsame DOM -Suchmethode ist Ex

Wie löste ich das Problem der Berechtigungen beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal? Wie löste ich das Problem der Berechtigungen beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal? Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

Lösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...

See all articles