


Apakah model pengaturcaraan serentak dalam Python?
Apakah model pengaturcaraan serentak dalam Python?- 代码示例
在现代计算机系统中,我们通常需要处理多个任务同时运行的情况。并发编程是一种能够让程序同时处理多个任务的编程模式。Python提供了多种并发编程模型,本文将介绍其中的几种,并给出相应的代码示例。
- 多线程模型(Threading Model):
线程是一种轻量级的执行单元,可以运行在同一个进程中,共享同一份资源。在Python中,我们可以使用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
关键字来实现异步编程。
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())
总结:
本文介绍了Python中的几种并发编程模型,并给出了相应的代码示例。使用多线程、多进程、协程和异步编程模型,我们可以更好地利用计算机系统的资源,提高程序的性能和响应能力。然而,在实际应用中,需要根据具体的需求和场景选择合适的编程模型,以获得最佳的并发效果。
Atas ialah kandungan terperinci Apakah model pengaturcaraan serentak 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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.
