


Python-Multithreading und Multiprozess: Lernressourcenleitfaden, um schnell die Essenz der gleichzeitigen Programmierung zu erlernen
Python Multi-Threading und Multi-Process sind die Grundlage für Concurrent Programming, wodurch die Leistung des Programms erheblich verbessert werden kann. Multi-Threading ermöglicht die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben in einem Prozess, während Multi-Processing die gleichzeitige Ausführung mehrerer Prozesse auf einem Computer ermöglicht.
Um Python Multithreading und Multiprozess zu lernen, können Sie die folgenden Ressourcen verwenden:
-
Tutorial
- Python-Multithreading-Tutorial
- Python-Multiprozess-Tutorial
- Grundlagen der gleichzeitigen Programmierung
-
Bücher
- "Python ParallelitätProgrammierung: Vom Ersten Einstieg bis zur Meisterschaft"
- „Python-Multithreading und praktischer Multiprozess-Kampf“
- "Gleichzeitiges Programmieren in der Praxis"
-
Video
- Python-Multithreading- und Multiprozess-Video-Tutorial
- Video-Tutorial zur Python-Mehrprozessprogrammierung
- Grundlegendes Video-Tutorial zur gleichzeitigen Programmierung
-
Projekt
- Python-Multithreading- und Multiprozessbeispiele
- Python-Multiprozess-Beispiel
- Concurrent Programming Project
Nachdem Sie Python-Multithreading und Multiprozess beherrschen, können Sie dieses Wissen in tatsächlichen Projekten anwenden, um die Programmleistung zu verbessern. Beispielsweise kann eine rechenintensive Aufgabe in mehrere Unteraufgaben zerlegt werden, und dann können mehrere Threads oder Prozesse verwendet werden, um diese Unteraufgaben gleichzeitig auszuführen, wodurch die Laufzeit des Programms verkürzt wird.
Hier sind einige Codebeispiele, die Python-Multithreading und Multiprocessing demonstrieren:
# 多线程示例 import threading def task1(): print("Task 1") def task2(): print("Task 2") thread1 = threading.Thread(target=task1) thread2 = threading.Thread(target=task2) thread1.start() thread2.start()
# 多进程示例 import multiprocessing def task1(): print("Task 1") def task2(): print("Task 2") process1 = multiprocessing.Process(target=task1) process2 = multiprocessing.Process(target=task2) process1.start() process2.start()
Ich hoffe, dass diese Ressourcen Ihnen dabei helfen können, Python-Multithreading und Multi-Processing schnell zu beherrschen und dieses Wissen in tatsächlichen Projekten anzuwenden, um die Programmleistung zu verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Multithreading und Multiprozess: Lernressourcenleitfaden, um schnell die Essenz der gleichzeitigen Programmierung zu erlernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Bei der gleichzeitigen C++-Programmierung ist der parallelitätssichere Entwurf von Datenstrukturen von entscheidender Bedeutung: Kritischer Abschnitt: Verwenden Sie eine Mutex-Sperre, um einen Codeblock zu erstellen, der nur die gleichzeitige Ausführung eines Threads zulässt. Lese-/Schreibsperre: Ermöglicht das gleichzeitige Lesen mehrerer Threads, das gleichzeitige Schreiben jedoch nur einem Thread. Sperrenfreie Datenstrukturen: Verwenden Sie atomare Operationen, um Parallelitätssicherheit ohne Sperren zu erreichen. Praktischer Fall: Thread-sichere Warteschlange: Verwenden Sie kritische Abschnitte, um Warteschlangenvorgänge zu schützen und Thread-Sicherheit zu erreichen.

Aufgabenplanung und Thread-Pool-Management sind der Schlüssel zur Verbesserung der Effizienz und Skalierbarkeit bei der gleichzeitigen C++-Programmierung. Aufgabenplanung: Verwenden Sie std::thread, um neue Threads zu erstellen. Verwenden Sie die Methode join(), um dem Thread beizutreten. Thread-Pool-Verwaltung: Erstellen Sie ein ThreadPool-Objekt und geben Sie die Anzahl der Threads an. Verwenden Sie die Methode add_task(), um Aufgaben hinzuzufügen. Rufen Sie die Methode join() oder stop() auf, um den Thread-Pool zu schließen.

Der ereignisgesteuerte Mechanismus in der gleichzeitigen Programmierung reagiert auf externe Ereignisse, indem er beim Eintreten von Ereignissen Rückruffunktionen ausführt. In C++ kann der ereignisgesteuerte Mechanismus mit Funktionszeigern implementiert werden: Funktionszeiger können Callback-Funktionen registrieren, die beim Eintreten von Ereignissen ausgeführt werden sollen. Lambda-Ausdrücke können auch Ereignisrückrufe implementieren und so die Erstellung anonymer Funktionsobjekte ermöglichen. Im konkreten Fall werden Funktionszeiger verwendet, um Klickereignisse für GUI-Schaltflächen zu implementieren, die Rückruffunktion aufzurufen und Meldungen zu drucken, wenn das Ereignis auftritt.

Zu den Methoden für die Kommunikation zwischen Threads in C++ gehören: gemeinsam genutzter Speicher, Synchronisationsmechanismen (Mutex-Sperren, Bedingungsvariablen), Pipes und Nachrichtenwarteschlangen. Verwenden Sie beispielsweise eine Mutex-Sperre, um einen gemeinsam genutzten Zähler zu schützen: Deklarieren Sie eine Mutex-Sperre (m) und eine gemeinsam genutzte Variable (Zähler). Stellen Sie sicher, dass jeweils nur ein Thread den Zähler aktualisiert um Rennbedingungen zu verhindern.

Um Thread-Aushunger zu vermeiden, können Sie faire Sperren verwenden, um eine faire Zuweisung von Ressourcen sicherzustellen, oder Thread-Prioritäten festlegen. Um die Prioritätsumkehr zu lösen, können Sie die Prioritätsvererbung verwenden, um die Priorität des Threads, der die Ressource enthält, vorübergehend zu erhöhen, oder die Sperrenerhöhung verwenden, um die Priorität des Threads zu erhöhen, der die Ressource benötigt.

Zu den Thread-Beendigungs- und Abbruchmechanismen in C++ gehören: Thread-Beendigung: std::thread::join() blockiert den aktuellen Thread, bis der Ziel-Thread die Ausführung abschließt. std::thread::detach() trennt den Ziel-Thread von der Thread-Verwaltung. Thread-Abbruch: std::thread::request_termination() fordert den Ziel-Thread auf, die Ausführung zu beenden; std::thread::get_id() erhält die Ziel-Thread-ID und kann mit std::terminate() verwendet werden, um das Ziel sofort zu beenden Faden. Im tatsächlichen Kampf ermöglicht request_termination() dem Thread, den Zeitpunkt der Beendigung zu bestimmen, und join() stellt dies in der Hauptzeile sicher

Das C++-Parallelitäts-Framework bietet die folgenden Optionen: leichte Threads (std::thread); Thread-sichere Boost-Parallelitätscontainer und -Algorithmen; leistungsstarke ThreadBuildingBlocks (TBB)-Operationsbibliothek (cpp-Concur).

In der C++-Multithread-Programmierung besteht die Rolle von Synchronisationsprimitiven darin, die Korrektheit mehrerer Threads sicherzustellen, die auf gemeinsam genutzte Ressourcen zugreifen. Dazu gehören: Mutex (Mutex): Schützt gemeinsam genutzte Ressourcen und verhindert den gleichzeitigen Zugriff Bedingungen, die erfüllt sein müssen, bevor die atomare Operation fortgesetzt wird: Stellen Sie sicher, dass die Operation unterbrechungsfrei ausgeführt wird.
