Was sind die Vorteile von Python-Multithreading? Sechs Vorteile, die Ihnen helfen, Multithreading zu verstehen

Für diejenigen, die zum ersten Mal mit der Programmiersprache Python in Kontakt kommen: Als sie anfingen, Python-Multithreading zu lernen, wussten sie weniger über Python-Multithreading. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf über die Vorteile von Python-Multithreading. Beginnen wir ohne weitere Umschweife mit dem Lernen in diesem Artikel.

Python-Multithreading

Multithreading ähnelt der gleichzeitigen Ausführung mehrerer verschiedener Programme:

1. Durch die Verwendung von Threads können Aufgaben im Programm, deren Verarbeitung lange dauert, in den Hintergrund gedrängt werden.

2. Die Benutzeroberfläche kann attraktiver gestaltet werden, sodass, wenn der Benutzer auf eine Schaltfläche klickt, um die Verarbeitung bestimmter Ereignisse auszulösen, ein Fortschrittsbalken angezeigt werden kann, der den Fortschritt der Verarbeitung anzeigt

3. Programm Die Laufgeschwindigkeit kann beschleunigt werden

4. Threads sind nützlicher bei der Implementierung einiger Warteaufgaben wie Benutzereingaben, Lesen und Schreiben von Dateien sowie Senden und Empfangen von Daten über das Netzwerk. In diesem Fall können wir einige wertvolle Ressourcen wie Speichernutzung usw. freigeben.

5. Threads können vorab unterbrochen (unterbrochen) werden.

6. Ein Thread kann vorübergehend angehalten werden (auch Ruhezustand genannt), während andere Threads ausgeführt werden – dies ist der Rückzug des Threads.

Mehrere Threads werden für E/A-intensive Anwendungen wie Sockets, Crawler und Web verwendet.

Threads unterscheiden sich immer noch von Prozessen während der Ausführung. Jeder unabhängige Thread verfügt über einen Einstiegspunkt für die Programmausführung, eine sequentielle Ausführungssequenz und einen Ausstiegspunkt für das Programm. Threads können jedoch nicht unabhängig ausgeführt werden und müssen im Anwendungsprogramm vorhanden sein, und das Anwendungsprogramm bietet eine Steuerung für die Ausführung mehrerer Threads.

Jeder Thread verfügt über einen eigenen Satz von CPU-Registern, den sogenannten Thread-Kontext, der den Zustand der CPU-Register zum letzten Mal widerspiegelt, als der Thread ausgeführt wurde.

Der Befehlszeiger und das Stapelzeigerregister sind die beiden wichtigsten Register im Thread-Kontext. Der Thread wird immer im Prozesskontext ausgeführt. Diese Adressen werden verwendet, um den Speicher im Adressraum des Prozesses zu markieren der Thread.

Das Obige ist der gesamte Inhalt dieses Artikels. Dieser Artikel stellt hauptsächlich das relevante Wissen über Multithreading in Python vor. Ich hoffe, dass das, was ich in diesem Artikel beschrieben habe, für Sie hilfreich ist und Ihnen das Erlernen von Python erleichtert.

Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Spalte Python-Tutorial auf der chinesischen PHP-Website.

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