Was sind die gleichzeitigen Programmiermodelle in Python?
Was sind die gleichzeitigen Programmiermodelle in Python? - Codebeispiel
In modernen Computersystemen müssen wir normalerweise mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen. Bei der gleichzeitigen Programmierung handelt es sich um ein Programmiermodell, das es einem Programm ermöglicht, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen. Python bietet eine Vielzahl gleichzeitiger Programmiermodelle. In diesem Artikel werden einige davon vorgestellt und entsprechende Codebeispiele gegeben.
- Threading-Modell:
Ein Thread ist eine leichte Ausführungseinheit, die im selben Prozess ausgeführt werden und dieselben Ressourcen nutzen kann. In Python können wir das Modul threading
verwenden, um Threads zu erstellen und zu verwalten. threading
模块来创建和管理线程。
import threading import time def task(): print("Thread is running...") time.sleep(2) print("Thread is done.") if __name__ == "__main__": thread = threading.Thread(target=task) thread.start() print("Main thread is running...") thread.join() # 等待子线程运行完毕 print("Main thread is done.")
- 多进程模型(Multiprocessing Model):
进程是程序运行的实体,每个进程有自己独立的内存空间和资源。在Python中,我们可以使用multiprocessing
模块来创建和管理进程。
import multiprocessing import time def task(): print("Process is running...") time.sleep(2) print("Process is done.") if __name__ == "__main__": process = multiprocessing.Process(target=task) process.start() print("Main process is running...") process.join() # 等待子进程运行完毕 print("Main process is done.")
- 协程模型(Coroutine Model):
协程是一种轻量级的子程序,可以在程序内部进行切换执行。在Python中,我们可以使用asyncio
模块来实现协程编程。
import asyncio async def task(): print("Coroutine is running...") await asyncio.sleep(2) print("Coroutine is done.") if __name__ == "__main__": loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(task()) loop.close()
- 异步编程模型(Asynchronous Model):
异步编程是一种基于事件驱动的编程模型,可以在同一个线程中处理多个任务。在Python中,我们可以使用asyncio
模块和await/async
import asyncio async def task(): print("Async task is running...") await asyncio.sleep(2) print("Async task is done.") async def main(): await asyncio.gather(task(), task()) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
- Multiprocessing-Modell:
Ein Prozess ist die Entität, auf der das Programm ausgeführt wird. Jeder Prozess verfügt über seinen eigenen unabhängigen Speicherplatz und seine eigenen Ressourcen. In Python können wir das Modul multiprocessing
verwenden, um Prozesse zu erstellen und zu verwalten.
- 🎜Coroutine-Modell:🎜🎜🎜Coroutine ist eine leichte Unterroutine, die innerhalb des Programms umgeschaltet und ausgeführt werden kann. In Python können wir das Modul
asyncio
verwenden, um die Coroutine-Programmierung zu implementieren. 🎜rrreee- 🎜Asynchrones Programmiermodell:🎜🎜🎜Asynchrone Programmierung ist ein ereignisgesteuertes Programmiermodell, das mehrere Aufgaben im selben Thread verarbeiten kann. In Python können wir das Modul
asyncio
und das Schlüsselwort await/async
verwenden, um asynchrone Programmierung zu implementieren. 🎜rrreee🎜Zusammenfassung: 🎜🎜Dieser Artikel stellt mehrere gleichzeitige Programmiermodelle in Python vor und gibt entsprechende Codebeispiele. Mithilfe von Multithreading-, Multiprozess-, Coroutine- und asynchronen Programmiermodellen können wir die Ressourcen des Computersystems besser nutzen und die Leistung und Reaktionsfähigkeit des Programms verbessern. In tatsächlichen Anwendungen ist es jedoch erforderlich, ein geeignetes Programmiermodell entsprechend den spezifischen Anforderungen und Szenarien auszuwählen, um den besten Parallelitätseffekt zu erzielen. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die gleichzeitigen Programmiermodelle in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

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.
