Maison développement back-end Tutoriel Python Python multi-threading et multi-processus : guide de ressources d'apprentissage pour maîtriser rapidement l'essence de la programmation simultanée

Python multi-threading et multi-processus : guide de ressources d'apprentissage pour maîtriser rapidement l'essence de la programmation simultanée

Feb 25, 2024 am 09:01 AM
并发编程 性能提升 Guide de ressources

Python 多线程与多进程:学习资源指南,快速掌握并发编程的精髓

python Multi-threading et multi-processus sont la base de la programmation simultanée, qui peut améliorer considérablement les performances du programme. Le multi-threading permet d'exécuter plusieurs tâches simultanément dans un seul processus, tandis que le multi-traitement permet d'exécuter plusieurs processus simultanément sur un seul ordinateur.

Pourapprendre Python le multi-threading et le multi-processus, vous pouvez utiliser les ressources suivantes :

  • Tutoriel

    • Tutoriel multi-threading Python
    • Tutoriel multi-processus Python
    • Bases de la programmation simultanée
  • Livres

    • "Python ConcurrencyProgrammation : De la Démarrage à la maîtrise"
    • "Combat pratique Python multi-threading et multi-processus"
    • "Programmation simultanée en pratique"
  • Vidéo

    • Tutoriel vidéo Python multi-threading et multi-processus
    • Tutoriel vidéo de programmation multi-processus Python
    • Tutoriel vidéo de base sur la programmation simultanée
  • Projet

    • Exemples Python multi-threading et multi-processus
    • Exemple multi-processus Python
    • Projet de programmation simultanée

Après avoir maîtrisé le multi-threading et le multi-processus Python, vous pouvez appliquer ces connaissances dans des projets réels pour améliorer les performances du programme. Par exemple, une tâche gourmande en calcul peut être décomposée en plusieurs sous-tâches, puis plusieurs threads ou processus peuvent être utilisés pour exécuter ces sous-tâches simultanément, raccourcissant ainsi la durée d'exécution du programme.

Voici quelques exemples de code illustrant le multithreading et le multitraitement Python :

# 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()
Copier après la connexion
# 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()
Copier après la connexion

J'espère que ces ressources pourront vous aider à maîtriser rapidement le multi-threading et le multi-traitement Python, et à appliquer ces connaissances dans des projets réels pour améliorer les performances du programme.

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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Dans la programmation simultanée C++, la conception sécurisée des structures de données est cruciale : Section critique : utilisez un verrou mutex pour créer un bloc de code qui permet à un seul thread de s'exécuter en même temps. Verrouillage en lecture-écriture : permet à plusieurs threads de lire en même temps, mais à un seul thread d'écrire en même temps. Structures de données sans verrouillage : utilisez des opérations atomiques pour assurer la sécurité de la concurrence sans verrous. Cas pratique : File d'attente thread-safe : utilisez les sections critiques pour protéger les opérations de file d'attente et assurer la sécurité des threads.

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La planification des tâches et la gestion du pool de threads sont les clés pour améliorer l’efficacité et l’évolutivité de la programmation simultanée C++. Planification des tâches : utilisez std::thread pour créer de nouveaux threads. Utilisez la méthode join() pour rejoindre le fil de discussion. Gestion du pool de threads : créez un objet ThreadPool et spécifiez le nombre de threads. Utilisez la méthode add_task() pour ajouter des tâches. Appelez la méthode join() ou stop() pour fermer le pool de threads.

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Pour éviter la pénurie de threads, vous pouvez utiliser des verrous équitables pour garantir une allocation équitable des ressources ou définir des priorités de thread. Pour résoudre l'inversion de priorité, vous pouvez utiliser l'héritage de priorité, qui augmente temporairement la priorité du thread contenant la ressource ; ou utiliser la promotion de verrouillage, qui augmente la priorité du thread qui nécessite la ressource.

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Dans la programmation multithread C++, le rôle des primitives de synchronisation est de garantir l'exactitude de l'accès de plusieurs threads aux ressources partagées. Elle comprend : Mutex (Mutex) : protège les ressources partagées et empêche l'accès simultané. Variable de condition (ConditionVariable) : thread Attendre une réponse spécifique ; conditions à remplir avant de poursuivre l’exécution de l’opération atomique : s’assurer que l’opération s’exécute de manière ininterrompue.

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