Pengaturcaraan pelbagai proses dalam Python
Pengaturcaraan berbilang proses dalam Python
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang sangat popular, fungsinya yang berkuasa, kemudahan pembelajaran dan penggunaan serta kebolehoperasian dengan bahasa pengaturcaraan lain menjadikan Python digunakan secara meluas, daripada Python digunakan. dalam segala-galanya daripada pembangunan web kepada kecerdasan buatan. Pada masa yang sama, pengaturcaraan pelbagai proses dalam Python juga diiktiraf kerana model pengaturcaraannya yang mudah dan cekap.
Apakah pengaturcaraan berbilang proses?
Pengaturcaraan berbilang proses merujuk kepada menggunakan berbilang proses untuk mengendalikan tugasan yang berbeza pada masa yang sama melalui program Python. Berbanding dengan pengaturcaraan satu proses, pengaturcaraan berbilang proses boleh memastikan program berjalan lebih pantas dan boleh mengendalikan berbilang tugas pada masa yang sama, meningkatkan kecekapan penggunaan komputer.
Mengapa menggunakan pengaturcaraan berbilang proses?
Dalam beberapa senario tertentu, menggunakan pengaturcaraan berbilang proses mempunyai lebih banyak kelebihan daripada pengaturcaraan satu proses adalah seperti berikut:
1 Meningkatkan kelajuan pelaksanaan program: Pengaturcaraan berbilang proses boleh memproses berbilang proses pada masa yang sama Tugas, pengiraan antara proses yang berbeza adalah selari, yang sangat meningkatkan kelajuan program berjalan.
2. Meningkatkan kecekapan penggunaan komputer: Pengaturcaraan berbilang proses boleh menggunakan CPU komputer, memori dan sumber lain pada masa yang sama, menggunakan sepenuhnya prestasi komputer, sekali gus meningkatkan kecekapan penggunaan komputer.
3. Tingkatkan kestabilan program: Jika program anda mempunyai beberapa faktor yang tidak stabil, menggunakan teknologi berbilang proses boleh mengurangkan kemungkinan keseluruhan program ranap akibat ranap sub-proses.
Bagaimana untuk melaksanakan pengaturcaraan berbilang proses?
Dalam Python, pengaturcaraan berbilang proses boleh dilaksanakan dalam dua kaedah berikut:
1 Gunakan modul berbilang pemprosesan terbina dalam Python ini dilaksanakan dalam cara berasaskan objek dan boleh mudah dilaksanakan. Digunakan untuk mencipta dan mengurus pelbagai proses.
2 Gunakan modul os Python untuk memanggil fungsi penciptaan dan pengurusan proses sistem pengendalian asas.
Di bawah, kami mengambil modul berbilang pemprosesan sebagai contoh untuk memperkenalkan cara melaksanakan pengaturcaraan berbilang proses.
Penggunaan asas modul berbilang pemprosesan:
Kelas utama modul berbilang pemprosesan adalah seperti berikut:
1. Proses: digunakan untuk mencipta sub-proses baharu.
2.Pool: Digunakan untuk mencipta sekumpulan proses untuk melaksanakan berbilang tugas secara selari.
3.Baris Gilir: Menyediakan kaedah untuk komunikasi antara pelbagai proses.
4.Paip: Menyediakan kaedah pelaksanaan untuk komunikasi paip dua hala.
Di bawah, kami mengambil pelaksanaan program kalkulator mudah sebagai contoh untuk memperkenalkan penggunaan khusus modul berbilang pemprosesan.
daripada Proses import berbilang pemprosesan
def count(num):
result = num * num print("The square of {} is {}".format(num, result))
jika nama == '__main__':
p1 = Process(target=calculate, args=(5,)) p2 = Process(target=calculate, args=(8,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()
Dalam program ini, kami mentakrifkan fungsi kira, yang digunakan untuk mengira kuasa dua nombor. Kami menggunakan kelas Proses untuk mencipta dua proses anak yang masing-masing mengira kuasa dua 5 dan kuasa dua 8. Dalam program utama, kami menggunakan kaedah mula untuk memulakan dua proses kanak-kanak, dan kemudian menggunakan kaedah gabungan untuk menunggu dua proses selesai berjalan. Menjalankan program ini, anda boleh mendapatkan hasil berikut:
Kuadrat 5 ialah 25
Kuadrat 8 ialah 64
Dua proses dalam program ini dilaksanakan secara selari tiada sekatan di antaranya, jadi ia berjalan dengan sangat pantas.
Kesimpulan:
Pengaturcaraan berbilang proses ialah modul yang sangat penting dalam Pengaturcaraan Python yang menggunakan banyak proses boleh meningkatkan kelajuan pengiraan program dan menggunakan sepenuhnya prestasi komputer penggunaan komputer. Pada masa yang sama, dalam pengaturcaraan berbilang proses, kita juga perlu memberi perhatian kepada isu komunikasi proses, supaya pengaturcaraan berbilang proses lebih cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan pelbagai proses dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Untuk persekitaran pengeluaran, pelayan biasanya diperlukan untuk menjalankan MySQL, atas alasan termasuk prestasi, kebolehpercayaan, keselamatan, dan skalabilitas. Pelayan biasanya mempunyai perkakasan yang lebih kuat, konfigurasi berlebihan dan langkah keselamatan yang lebih ketat. Untuk aplikasi kecil, rendah, MySQL boleh dijalankan pada mesin tempatan, tetapi penggunaan sumber, risiko keselamatan dan kos penyelenggaraan perlu dipertimbangkan dengan teliti. Untuk kebolehpercayaan dan keselamatan yang lebih besar, MySQL harus digunakan di awan atau pelayan lain. Memilih konfigurasi pelayan yang sesuai memerlukan penilaian berdasarkan beban aplikasi dan jumlah data.
