


Eine kurze Einführung in die Verwendung von Ereignissen unter Python-Threads
Dieser Artikel bietet Ihnen eine Einführung in die Verwendung von Ereignissen unter Python-Threads. Ich hoffe, dass er für Freunde hilfreich ist.
Ereignisse werden zur Kommunikation zwischen Threads verwendet. Ein Thread sendet ein [Ereignis]-Signal und ein oder mehrere andere Threads warten darauf.
Die Event-Instanz verwaltet ein internes Flag, das mit der Methode set() auf True gesetzt oder mit der Methode clear() auf False zurückgesetzt werden kann. Die Methode wait() blockiert, bis das Flag True ist.
Syntax:
e=Event() 创建新的Event实例,并将内部标志设置为False。
Gemeinsame Methoden:
e.is_set():只有当内部标志设为True时才返回True e.set():将内部标志设置为True。等待它变为True的所有线程都讲被唤醒。 e.clear():将内部标志重置为False。 e.wait(timeout):阻塞直到内部标志为True。如果调用时内部标志为True,此方法将立即返回。 否则,它将阻塞,直到另一个线程调用set()方法将标志设置为True,或者出现可选的超时时。
Hinweis
Obwohl Ereignisobjekte zum Senden von Signalen an andere Threads verwendet werden können, sollten sie nicht zu deren Implementierung verwendet werden in Hersteller- und Verbraucherbenachrichtigungen, wie zum Beispiel der folgende Code:evt=Event() def producer(): while True: #生产项 ... evt.signal() def consumer(): while True: #等待一个项 evt.wait() #消费项 ... #清除事件并再次等待 evt.clear()
Der obige Code sollte so weit wie möglich vermieden werden, da dieser Code unzuverlässig ist, da zwischen den Operationen evt.wait() und evt.clear() die Der Hersteller kann einen neuen Artikel produzieren. Bei eindeutigen Ereignissen kann es jedoch sein, dass Verbraucher einen neuen Artikel erst dann sehen, wenn der Hersteller ihn erstellt. Im besten Fall macht das Programm eine kurze Pause und die Verarbeitung des Artikels verzögert sich aus unerklärlichen Gründen. Im schlimmsten Fall bleibt das gesamte Programm aufgrund des Verlusts des Ereignissignals hängen. Um diese Art von Problem zu lösen, ist es besser, Bedingungsvariablen zu verwenden.
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zu implementierenDas obige ist der detaillierte Inhalt vonEine kurze Einführung in die Verwendung von Ereignissen unter Python-Threads. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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