Python에서 `Thread.start()`를 호출하기 전에 내 스레드가 실행되는 이유는 무엇입니까?
Thread.start를 호출하기 전에 스레드가 실행되기 시작합니다.
Python에서 스레딩을 사용하면 단일 프로그램 내에서 여러 스레드를 생성하고 실행할 수 있습니다. 일반적인 오해는 Thread.start()를 명시적으로 호출하지 않고도 스레드가 생성된 후 즉시 실행되기 시작한다는 것입니다. 그러나 그렇지 않습니다.
다음 코드 조각을 고려하십시오.
import threading t1 = threading.Thread(target=self.read()) print("something") t2 = threading.Thread(target=self.runChecks(), args=(self,))
이 예에서는 두 개의 스레드 t1 및 t2가 생성되었지만 둘 다 아직 시작되지 않았습니다. self.read() 함수는 무한정 실행됩니다. 이는 프로그램이 결코 인쇄 라인에 도달하지 않음을 의미합니다. 이 동작은 스레드를 시작한 후 다음 줄로 진행하도록 예상되는 t1.start()를 호출하지 않음에도 불구하고 발생합니다.
이 예상치 못한 동작의 이유는 target=self 뒤의 괄호에 있습니다. 읽다(). 이 구문은 실제로 self.read() 함수를 즉시 호출하고 반환 값을 대상 인수로 Thread 생성자에 전달합니다. Python은 함수가 대상으로 전달될 것으로 예상하므로 해결책은 후행 괄호를 제거하고 명시적으로 t1.start()를 호출하여 스레드를 시작하는 것입니다.
import threading t1 = threading.Thread(target=self.read) t1.start() print("something")
또는 대상 함수에 인수가 필요한 경우 , threading.Thread에 args 및 kwargs 인수를 사용하거나 생성자에 전달할 람다 함수를 정의할 수 있습니다. 람다를 사용하기로 선택한 경우 람다가 정의될 때가 아니라 스레드가 예약될 때 함수와 해당 인수를 조회한다는 점을 기억하십시오. 스레드 실행이 시작되기 전에 변수를 다시 할당하면 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 `Thread.start()`를 호출하기 전에 내 스레드가 실행되는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
