pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Menguasai kemahiran pengaturcaraan berbilang benang Python dengan mendalam
Menguasai kemahiran pengaturcaraan berbilang benang Python dengan mendalam
Pemahaman mendalam tentang kemahiran pengaturcaraan berbilang benang Python memerlukan contoh kod khusus
Pengenalan:
Dengan peningkatan berterusan prestasi komputer, pengaturcaraan berbilang benang semakin digunakan secara meluas dalam pembangunan harian. Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, Python juga menyediakan sokongan pengaturcaraan berbilang benang yang kaya. Artikel ini bertujuan untuk membantu pembaca memahami secara mendalam teknik pengaturcaraan berbilang benang Python, dan akan memperdalam pemahaman mereka tentang pengaturcaraan berbilang benang melalui contoh kod tertentu.
1. Pemahaman awal tentang pengaturcaraan berbilang benang
- Apakah pengaturcaraan berbilang benang?
Pengaturcaraan berbilang benang merujuk kepada menggunakan berbilang benang dalam satu proses untuk melaksanakan berbilang tugas. Dalam pengaturcaraan berbilang benang, setiap utas boleh dilaksanakan secara serentak, dengan itu meningkatkan kecekapan berjalan program. - Perbezaan antara benang dan proses
Benang ialah unit terkecil yang sistem pengendalian boleh melaksanakan penjadualan pengkomputeran, manakala proses ialah unit asas untuk peruntukan sumber dan penjadualan oleh sistem. Satu proses boleh mengandungi berbilang utas, dan sumber dalam proses itu dikongsi antara utas.
2. Konsep asas pengaturcaraan berbilang benang Python
- Mencipta utas
Dalam Python, kita boleh menggunakan modul penjalinan untuk mencipta utas. Berikut ialah kod contoh asas untuk mencipta utas:
import threading
def worker():
# 线程具体执行的任务
print("Worker thread")
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=worker)- Mulakan utas
Selepas mencipta utas, kita perlu memulakan utas dengan memanggil kaedah mula(). Berikut ialah contoh kod untuk memulakan utas:
import threading
def worker():
# 线程具体执行的任务
print("Worker thread")
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=worker)
# 启动线程
thread.start()- Tunggu sehingga utas tamat
Jika anda ingin menunggu utas selesai melaksanakan sebelum meneruskan melaksanakan utas utama, kita boleh menggunakan kaedah join() . Berikut ialah contoh kod yang menunggu sehingga benang tamat:
import threading
def worker():
# 线程具体执行的任务
print("Worker thread")
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=worker)
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程结束
thread.join()
print("Main thread")3. Kemahiran lanjutan Python multi-threaded programming
- inter-thread communication
Dalam pengaturcaraan berbilang thread, thread perlu bertukar maklumat dan akses dikongsi sumber . Python menyediakan pelbagai kaedah komunikasi antara thread, seperti menggunakan Queue untuk memindahkan maklumat antara thread. Berikut ialah contoh kod untuk komunikasi antara benang:
import threading
import queue
def worker(q):
# 线程具体执行的任务
data = q.get()
print("Worker thread: {}".format(data))
# 创建队列
q = queue.Queue()
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=worker, args=(q,))
# 启动线程
thread.start()
# 向队列发送数据
q.put("Hello from main thread")
# 等待线程结束
thread.join()
print("Main thread")- Penyegerakan benang
Dalam pengaturcaraan berbilang benang, untuk mengelakkan masalah ketidakkonsistenan data yang disebabkan oleh berbilang benang mengakses sumber yang dikongsi pada masa yang sama, kita perlu gunakan mekanisme penyegerakan benang. Python menyediakan pelbagai kaedah penyegerakan benang, seperti menggunakan Lock untuk mencapai akses eksklusif bersama oleh berbilang benang. Berikut ialah contoh kod untuk penyegerakan benang:
import threading
# 创建锁
lock = threading.Lock()
def worker():
# 线程具体执行的任务
lock.acquire()
try:
print("Worker thread")
finally:
lock.release()
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=worker)
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程结束
thread.join()
print("Main thread") IV Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan konsep asas dan kemahiran lanjutan pengaturcaraan berbilang benang Python, dan menerangkan aplikasi praktikal pengaturcaraan berbilang benang melalui contoh kod tertentu. Dalam pembangunan sebenar, pengaturcaraan berbilang benang boleh menggunakan sepenuhnya sumber berbilang teras komputer dan meningkatkan kecekapan menjalankan program. Walau bagaimanapun, perlu diingatkan bahawa pengaturcaraan berbilang benang mempunyai masalah seperti keselamatan benang dan keadaan perlumbaan Kita perlu menggunakan mekanisme penyegerakan benang secara munasabah untuk menyelesaikan masalah ini. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca lebih memahami dan menggunakan teknik pengaturcaraan berbilang benang Python.
Atas ialah kandungan terperinci Menguasai kemahiran pengaturcaraan berbilang benang Python dengan mendalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
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
1793
16
1737
56
1588
29
267
587
Bolehkah kelas Python mempunyai beberapa pembina?
Jul 15, 2025 am 02:54 AM
Ya, apythonclasscanhavemulleConstructorsThoughalternetechniques.1.usedefaultargumentsIntheS
Python untuk julat gelung
Jul 14, 2025 am 02:47 AM
Di Python, menggunakan gelung untuk fungsi julat () adalah cara biasa untuk mengawal bilangan gelung. 1. Gunakan apabila anda mengetahui bilangan gelung atau perlu mengakses elemen dengan indeks; 2. Julat (berhenti) dari 0 hingga Stop-1, julat (mula, berhenti) dari awal hingga berhenti-1, julat (mula, berhenti) menambah saiz langkah; 3. Perhatikan bahawa julat tidak mengandungi nilai akhir, dan mengembalikan objek yang boleh diperolehi daripada senarai dalam Python 3; 4. Anda boleh menukar ke senarai melalui senarai (julat ()), dan gunakan saiz langkah negatif dalam urutan terbalik.
Mengakses data dari API Web di Python
Jul 16, 2025 am 04:52 AM
Kunci untuk menggunakan Python untuk memanggil WebAPI untuk mendapatkan data adalah untuk menguasai proses asas dan alat umum. 1. Menggunakan permintaan untuk memulakan permintaan HTTP adalah cara yang paling langsung. Gunakan kaedah GET untuk mendapatkan respons dan gunakan JSON () untuk menghuraikan data; 2. Bagi API yang memerlukan pengesahan, anda boleh menambah token atau kunci melalui tajuk; 3. Anda perlu menyemak kod status tindak balas, disyorkan untuk menggunakan respons.raise_for_status () untuk mengendalikan pengecualian secara automatik; 4. Menghadapi antara muka paging, anda boleh meminta halaman yang berbeza pada gilirannya dan menambah kelewatan untuk mengelakkan batasan kekerapan; 5. Semasa memproses data JSON yang dikembalikan, anda perlu mengekstrak maklumat mengikut struktur, dan data kompleks dapat ditukar kepada data
Bagaimana cara membaca fail JSON di Python?
Jul 14, 2025 am 02:42 AM
Membaca fail JSON boleh dilaksanakan di Python melalui modul JSON. Langkah -langkah khusus adalah: Gunakan fungsi terbuka () untuk membuka fail, gunakan json.load () untuk memuatkan kandungan, dan data akan dikembalikan dalam bentuk kamus atau senarai; Jika anda memproses rentetan JSON, anda harus menggunakan json.loads (). Masalah biasa termasuk kesilapan laluan fail, format JSON yang salah, masalah pengekodan dan perbezaan jenis data. Perhatikan ketepatan laluan, format kesahihan, tetapan pengekodan, dan pemetaan nilai boolean dan null.
Python satu baris jika lain
Jul 15, 2025 am 01:38 AM
Onelineifelse Python adalah pengendali ternary, yang ditulis sebagai XifconditionElsey, yang digunakan untuk memudahkan penghakiman bersyarat mudah. Ia boleh digunakan untuk tugasan berubah, seperti status = "dewasa" ifage> = 18else "kecil"; Ia juga boleh digunakan untuk terus mengembalikan hasil fungsi, seperti defget_status (umur): kembali "dewasa" ifage> = 18else "kecil"; Walaupun penggunaan bersarang disokong, seperti hasil = "a" i
rentetan kes-insensitif Python Bandingkan jika
Jul 14, 2025 am 02:53 AM
Cara yang paling langsung untuk membuat perbandingan rentetan kes tidak sensitif dalam python adalah menggunakan .lower () atau .upper () untuk membandingkan. Sebagai contoh: str1.lower () == str2.lower () boleh menentukan sama ada ia sama; Kedua, untuk teks berbilang bahasa, disyorkan untuk menggunakan kaedah casefold yang lebih teliti (), seperti "Straß" .Casefold () akan ditukar kepada "strasse", sementara .lower () boleh mengekalkan watak -watak tertentu; Di samping itu, ia harus dielakkan untuk digunakan == perbandingan secara langsung, melainkan jika kes disahkan konsisten, mudah untuk menyebabkan kesilapan logik; Akhirnya, semasa memproses input pengguna, pangkalan data atau padanan
Python untuk gelung untuk membaca baris fail mengikut baris
Jul 14, 2025 am 02:47 AM
Menggunakan gelung untuk membaca fail mengikut baris adalah cara yang cekap untuk memproses fail besar. 1. Penggunaan asas adalah membuka fail melalui WithOpen () dan secara automatik menguruskan penutupan. Digabungkan dengan ForlineInfile untuk melintasi setiap baris. line.strip () boleh mengeluarkan rehat dan ruang garis; 2. Jika anda perlu merakam nombor baris, anda boleh menggunakan Enumerate (fail, mula = 1) untuk membiarkan nombor baris bermula dari 1; 3. Apabila memproses fail bukan ASCII, anda harus menentukan parameter pengekodan seperti UTF-8 untuk mengelakkan kesilapan pengekodan. Kaedah ini ringkas dan praktikal, dan sesuai untuk kebanyakan senario pemprosesan teks.
Cara menggunakan fungsi peta di Python
Jul 15, 2025 am 02:52 AM
Fungsi Python's Map () mengimplementasikan penukaran data yang cekap dengan bertindak sebagai fungsi yang ditentukan pada setiap elemen objek yang boleh dimatikan pada gilirannya. 1. Penggunaan asasnya adalah peta (fungsi, itable), yang mengembalikan objek peta "beban malas", yang sering ditukar kepada senarai () untuk melihat hasil; 2. Ia sering digunakan dengan lambda, yang sesuai untuk logik mudah, seperti menukarkan rentetan ke huruf besar; 3. Ia boleh diluluskan dalam pelbagai objek yang boleh dimakan, dengan syarat bilangan parameter fungsi yang sepadan, seperti mengira harga dan diskaun diskaun; 4. Teknik penggunaan termasuk menggabungkan fungsi terbina dalam untuk menaip penukaran dengan cepat, mengendalikan tiada situasi yang serupa dengan zip (), dan mengelakkan bersarang yang berlebihan untuk mempengaruhi kebolehbacaan. Menguasai Peta () boleh menjadikan kod lebih ringkas dan profesional
