Python 스레딩 모듈은 무엇을 할 수 있나요? (자세한 예시)
다음 글에서는 파이썬 스레딩 모듈이 무엇인지 알아보겠습니다. Python 스레딩 모듈에 대해 알아보고 Python 프로그래밍에서 스레딩 모듈이 수행할 수 있는 역할에 대해 알아보세요.
스레딩 모듈
스레딩은 스레드 관련 작업을 제공하는 데 사용됩니다. 스레드는 애플리케이션에서 가장 작은 작업 단위입니다.
Threading은 스레드 관련 작업을 제공하는 데 사용됩니다.
threading 모듈은 _thread 모듈 위에 구축됩니다. 스레드 모듈은 낮은 수준의 원시적 방식으로 스레드를 처리하고 제어하는 반면, 스레드 모듈은 스레드를 2차 캡슐화하여 스레드를 처리할 수 있는 보다 편리한 API를 제공합니다.
import threading import time def worker(num): """ thread worker function :return: """ time.sleep(1) print("The num is %d" % num) return for i in range(20): t = threading.Thread(target=worker, args=(i,),name =“t. % d” % i) t.start()
위의 코드는 20개의 "포그라운드" 스레드를 생성한 다음 컨트롤러가 CPU로 전달되고 CPU는 지정된 알고리즘에 따라 일정을 예약하고 명령을 슬라이스로 실행합니다.
스레드 메소드 설명
t.start(): 스레드 활성화,
t.getName(): 스레드 이름 가져오기
t.setName(): 스레드 이름 설정
t.name : 스레드를 가져오거나 설정합니다.
t.is_alive() 이름: 스레드가 활성 상태인지 확인
t.isAlive(): 스레드가 활성 상태인지 확인
t.setDaemon() 백그라운드 스레드 또는 전경으로 설정 thread (기본값: False); start() 메소드를 실행한 후에만 사용할 수 있는 Boolean 값을 통해 해당 스레드가 데몬 스레드인지 여부를 설정합니다. 백그라운드 스레드인 경우 메인 스레드가 실행되는 동안에도 백그라운드 스레드가 실행됩니다. 메인 스레드가 실행된 후 백그라운드 스레드가 포그라운드 스레드인 경우에는 포그라운드 스레드도 중지됩니다. 메인 스레드 실행이 완료된 후 포그라운드 스레드가 실행을 완료할 때까지 기다린 후 프로그램이 중지됩니다.
t.isDaemon(): 데몬 스레드인지 확인합니다. : 스레드의 식별자를 가져옵니다. 스레드 식별자는 0이 아닌 정수입니다. 이 속성은 start() 메서드가 호출된 후에만 유효하며, 그렇지 않으면 None을 반환합니다.
t.join(): 각 스레드를 하나씩 실행하고 완료 후 실행을 계속합니다. 이 메서드는 멀티스레딩을 의미 없게 만듭니다.
t.run(): 스레드는 예약된 후 자동으로 스레드 개체의 실행을 실행합니다.
추가 방법start 스레드가 준비되었으며 CPU 스케줄링을 기다리고 있습니다.
setName 스레드 이름 설정
getName 스레드 이름 가져오기
setDaemon 배경 스레드 또는 전경 스레드로 설정( 기본값), 백그라운드 스레드인 경우 메인 스레드 실행 중에 백그라운드 스레드도 진행 중입니다. 메인 스레드 실행이 완료된 후 백그라운드 스레드는 성공 여부에 관계없이 중지됩니다. 포그라운드 스레드, 메인 스레드가 실행되는 동안 포그라운드 스레드도 진행 중이며 메인 스레드의 실행이 완료됩니다. 마지막으로 포그라운드 스레드의 실행이 완료되기를 기다린 후 프로그램이 중지되고
join하여 각 스레드를 실행합니다. 이 방법은 멀티스레딩을 의미 없게 만듭니다.
run 스레드는 CPU에 의해 예약된 후 자동으로 스레드 개체를 실행합니다. 실행 방법
Lock Thread Lock(Mutex)
Event
위 내용은 이 글에 설명된 모든 내용입니다. 이 글은 주로
파이썬 스레딩 모듈에 대한 관련 지식을 소개합니다. 이 정보를 활용하여 위에서 설명한 내용을 이해하시기 바랍니다. 이 글에서 제가 설명한 내용이 여러분에게 도움이 되고 파이썬을 더 쉽게 배울 수 있기를 바랍니다. 더 많은 관련 지식을 알고 싶으시면 PHP 중국어 홈페이지의
Python tutorial위 내용은 Python 스레딩 모듈은 무엇을 할 수 있나요? (자세한 예시)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.
