


Quels sont les modèles de programmation concurrente en Python ?
Quels sont les modèles de programmation concurrente en Python ? - Exemple de code
Dans les systèmes informatiques modernes, nous devons généralement gérer plusieurs tâches exécutées en même temps. La programmation simultanée est un modèle de programmation qui permet à un programme de gérer plusieurs tâches en même temps. Python fournit une variété de modèles de programmation simultanée. Cet article en présentera plusieurs et donnera des exemples de code correspondants.
- Modèle de thread :
Un thread est une unité d'exécution légère qui peut s'exécuter dans le même processus et partager les mêmes ressources. En Python, nous pouvons utiliser le module threading
pour créer et gérer des threads. 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())
- Modèle multitraitement :
Un processus est l'entité sur laquelle le programme s'exécute. Chaque processus possède son propre espace mémoire et ses propres ressources. En Python, nous pouvons utiliser le module multiprocessing
pour créer et gérer des processus.
- 🎜Modèle de coroutine :🎜🎜🎜Coroutine est un sous-programme léger qui peut être commuté et exécuté dans le programme. En Python, nous pouvons utiliser le module
asyncio
pour implémenter la programmation coroutine. 🎜rrreee- 🎜Modèle de programmation asynchrone :🎜🎜🎜La programmation asynchrone est un modèle de programmation basé sur les événements qui peut gérer plusieurs tâches dans le même thread. En Python, nous pouvons utiliser le module
asyncio
et le mot-clé await/async
pour implémenter la programmation asynchrone. 🎜rrreee🎜Résumé : 🎜🎜Cet article présente plusieurs modèles de programmation simultanée en Python et donne des exemples de code correspondants. En utilisant des modèles de programmation multi-threading, multi-processus, coroutine et asynchrone, nous pouvons mieux utiliser les ressources du système informatique et améliorer les performances et la réactivité du programme. Cependant, dans les applications réelles, il est nécessaire de choisir un modèle de programmation approprié en fonction de besoins et de scénarios spécifiques pour obtenir le meilleur effet de concurrence. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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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

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.
