


Join() im Threading: Seine Verwendung verstehen
Das Threading-Modul von Python bietet die Methode join(), um die Ausführung mehrerer Threads zu synchronisieren. Der Hauptzweck von join() besteht darin, sicherzustellen, dass ein Thread seine Ausführung abschließt, bevor der Hauptthread beendet wird.
Verwendung in Daemon-Threads
Der Hauptthread wartet im Allgemeinen auf Alle Nicht-Daemon-Threads müssen vor dem Beenden abgeschlossen werden. Daemon-Threads laufen jedoch im Hintergrund und werden automatisch beendet, wenn der Haupt-Thread beendet ist. Daher ist der Aufruf von join() für einen Daemon-Thread nicht erforderlich.
Verwendung in Nicht-Daemon-Threads
Interessanterweise kann join() auch für Nicht-Daemon-Threads verwendet werden Threads, auch wenn dies nicht unbedingt erforderlich ist. Hier ist ein Beispiel, bei dem join() sowohl auf Daemon- als auch Nicht-Daemon-Threads angewendet wird:
<code class="python">import threading import logging # Configure logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='(%(threadName)-10s) %(message)s', ) # Define a daemon thread def daemon(): logging.debug('Starting') time.sleep(2) logging.debug('Exiting') # Create and start a daemon thread d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon) d.setDaemon(True) d.start() # Define a non-daemon thread def non_daemon(): logging.debug('Starting') logging.debug('Exiting') # Create and start a non-daemon thread t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon) t.start() # Join both threads d.join() t.join()</code>
Mechanismus von Join()
Die Methode join() wartet damit der Ziel-Thread seine Ausführung abschließen kann. Wenn der Ziel-Thread kein Daemon ist, wartet der Haupt-Thread auf unbestimmte Zeit, bis er beendet ist. Dadurch wird sichergestellt, dass der Hauptthread nicht beendet wird, bis alle Nicht-Daemon-Threads abgeschlossen sind.
Visuelle Darstellung
Die folgende ASCII-Grafik zeigt das Verhalten von join( ):
+---+---+------------------***********+### | | | | | +...........join() | child-thread(short) +......................join()...... child-thread(long)
'-' Haupt-Thread-Ausführung
'.' Ausführung des untergeordneten Threads
'#' Ausführung des übergeordneten Threads nach join()
'*' Hauptthread schläft in join()
',' Daemonisierter Thread
Fazit
Während join() hauptsächlich für Daemon-Threads verwendet wird, kann es auch auf Nicht-Daemon-Threads angewendet werden, um deren Abschluss sicherzustellen, bevor der Haupt-Thread beendet wird. Das Verständnis des Mechanismus von join() ist für eine effektive Thread-Verwaltung in Python von entscheidender Bedeutung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von**Wann und warum sollten Sie „join()' im Python-Threading verwenden?**. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

ThescriptisrunningwithTheWrongPythonversionDuetoincorrectDefaultinterpretersettings.tofixthis: 1) checkHedEfaultpythonversionusingPython-Versionorpython3-Version.2) Verwenden von VirtualenVirmentsByCreatingonewithpython3.9-mvenvmyenv, und -Averifikation und -Averifikation

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NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.


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