


Fallout daripada GIL: Akibat yang tidak diingini dalam Python serentak
. Walau bagaimanapun, keupayaan pemprosesan selari
Python dihadkan oleh Global Interpreter Lock
Peranan GIL GIL ialah mekanisme penguncian ringan yang memastikan penterjemah Python hanya boleh melaksanakan satu benang pada masa yang sama. Ini bermakna berbilang benang tidak boleh melaksanakan kod bait Python pada masa yang sama, dengan itu mengelakkan keadaan perlumbaan di mana data kongsi diubah suai pada masa yang sama. GIL adalah penting untuk kestabilan penterjemah dan integriti data. Akibat konkurensi yang tidak diingini
Walaupun GIL penting untuk memastikankeselamatan, ia juga boleh memberi kesan negatif kepada prestasi konkurensi
. Apabila berbilang benang bersaing di GIL, mereka mungkin mengalami sekatan dan kelewatan. Ini amat bermasalah untuk tugasan intensif pengiraan di mana sejumlah besar tugas selari dilakukan secara serentak.Contoh kod
Kod berikut menunjukkan cara menggunakan GIL dalam Python boleh membawa kepada akibat yang tidak diingini:
import threading def increment_counter(counter): for _ in range(1000000): counter += 1 def main(): counter = 0 threads = [] # 创建并启动 10 个线程 for _ in range(10): threads.append(threading.Thread(target=increment_counter, args=(counter,))) threads[-1].start() # 等待所有线程完成 for thread in threads: thread.join() print(counter) if __name__ == "__main__": main()
Elak GIL
Untuk aplikasi yang memerlukankonkurensi tinggi, GIL boleh dielakkan dengan:
Gunakan pelbagai pemprosesan:Pemprosesan berbilang membolehkan proses bebas dijalankan secara selari, masing-masing dengan GIL sendiri.
Gunakan Cython: Cython boleh menyusun kod Python ke kod C atau
c++, menghapuskan sekatan GIL.
Menggunakan coroutine:- Coroutine membenarkan pelaksanaan fungsi dijeda dan disambung semula dalam satu urutan, tanpa memerlukan GIL.
- Kesimpulan
- GIL ialah mekanisme penting untuk memastikan keselamatan benang dalam Python. Walau bagaimanapun, ia juga boleh menyebabkan akibat yang tidak diingini pada prestasi serentak. Programmerharus memahami batasan GIL dan memilih strategi konkurensi yang sesuai berdasarkan keperluan aplikasi. Dengan menggunakan pelbagai pemprosesan, Cython atau coroutine, anda boleh memintas batasan GIL dan memanfaatkan keupayaan pemprosesan selari Python.
Atas ialah kandungan terperinci Fallout daripada GIL: Akibat yang tidak diingini dalam Python serentak. 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



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.

Kunci kawalan bulu adalah memahami sifatnya secara beransur -ansur. PS sendiri tidak menyediakan pilihan untuk mengawal lengkung kecerunan secara langsung, tetapi anda boleh melaraskan radius dan kelembutan kecerunan dengan pelbagai bulu, topeng yang sepadan, dan pilihan halus untuk mencapai kesan peralihan semula jadi.

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.

PS Feathering adalah kesan kabur tepi imej, yang dicapai dengan purata piksel berwajaran di kawasan tepi. Menetapkan jejari bulu dapat mengawal tahap kabur, dan semakin besar nilai, semakin kaburnya. Pelarasan fleksibel radius dapat mengoptimumkan kesan mengikut imej dan keperluan. Sebagai contoh, menggunakan jejari yang lebih kecil untuk mengekalkan butiran apabila memproses foto watak, dan menggunakan radius yang lebih besar untuk mewujudkan perasaan kabur ketika memproses karya seni. Walau bagaimanapun, perlu diperhatikan bahawa terlalu besar jejari boleh dengan mudah kehilangan butiran kelebihan, dan terlalu kecil kesannya tidak akan jelas. Kesan bulu dipengaruhi oleh resolusi imej dan perlu diselaraskan mengikut pemahaman imej dan kesan genggaman.

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

PS Feathering boleh menyebabkan kehilangan butiran imej, ketepuan warna yang dikurangkan dan peningkatan bunyi. Untuk mengurangkan kesan, disarankan untuk menggunakan radius bulu yang lebih kecil, menyalin lapisan dan kemudian bulu, dan berhati -hati membandingkan kualiti imej sebelum dan selepas bulu. Di samping itu, bulu tidak sesuai untuk semua kes, dan kadang -kadang alat seperti topeng lebih sesuai untuk mengendalikan tepi imej.

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.

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).
