在Python中通过threading模块定义和调用线程的方法
定义线程
最简单的方法:使用target指定线程要执行的目标函数,再使用start()启动。
语法:
class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group恒为None,保留未来使用。target为要执行的函数名。name为线程名,默认为Thread-N,通常使用默认即可。但服务器端程序线程功能不同时,建议命名。
#!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import threading def function(i): print ("function called by thread {0}".format(i)) threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=function , args=(i,)) threads.append(t) t.start() t.join()
执行结果:
$ ./threading_define.py
function called by thread 0 function called by thread 1 function called by thread 2 function called by thread 3 function called by thread 4
确定当前线程
#!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import threading import time def first_function(): print (threading.currentThread().getName()+ str(' is Starting \n')) time.sleep(3) print (threading.currentThread().getName()+ str( ' is Exiting \n')) def second_function(): print (threading.currentThread().getName()+ str(' is Starting \n')) time.sleep(2) print (threading.currentThread().getName()+ str( ' is Exiting \n')) def third_function(): print (threading.currentThread().getName()+\ str(' is Starting \n')) time.sleep(1) print (threading.currentThread().getName()+ str( ' is Exiting \n')) if __name__ == "__main__": t1 = threading.Thread(name='first_function', target=first_function) t2 = threading.Thread(name='second_function', target=second_function) t3 = threading.Thread(name='third_function',target=third_function) t1.start() t2.start() t3.start()
执行结果:
$ ./threading_name.py
first_function is Starting second_function is Starting third_function is Starting third_function is Exiting second_function is Exiting first_function is Exiting
配合logging模块一起使用:
#!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import logging import threading import time logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format='[%(levelname)s] (%(threadName)-10s) %(message)s', ) def worker(): logging.debug('Starting') time.sleep(2) logging.debug('Exiting') def my_service(): logging.debug('Starting') time.sleep(3) logging.debug('Exiting') t = threading.Thread(name='my_service', target=my_service) w = threading.Thread(name='worker', target=worker) w2 = threading.Thread(target=worker) # use default name w.start() w2.start() t.start()
执行结果:
$ ./threading_names_log.py[DEBUG] (worker ) Starting
[DEBUG] (Thread-1 ) Starting [DEBUG] (my_service) Starting [DEBUG] (worker ) Exiting [DEBUG] (Thread-1 ) Exiting [DEBUG] (my_service) Exiting
在子类中使用线程
前面我们的线程都是结构化编程的形式来创建。通过集成threading.Thread类也可以创建线程。Thread类首先完成一些基本上初始化,然后调用它的run()。run()方法会会调用传递给构造函数的目标函数。
#!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import logging import threading import time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): print ("Starting " + self.name) print_time(self.name, self.counter, 5) print ("Exiting " + self.name) def print_time(threadName, delay, counter): while counter: if exitFlag: thread.exit() time.sleep(delay) print ("%s: %s" %(threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1 # Create new threads thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # Start new Threads thread1.start() thread2.start() print ("Exiting Main Thread")
执行结果:
$ ./threading_subclass.py
Starting Thread-1 Starting Thread-2 Exiting Main Thread Thread-1: Tue Sep 15 11:03:21 2015 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:22 2015 Thread-1: Tue Sep 15 11:03:22 2015 Thread-1: Tue Sep 15 11:03:23 2015 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:24 2015 Thread-1: Tue Sep 15 11:03:24 2015 Thread-1: Tue Sep 15 11:03:25 2015 Exiting Thread-1 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:26 2015 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:28 2015 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:30 2015 Exiting Thread-2

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
