


Was Sie bei der Verwendung von Sperren in Python-Threads beachten sollten
Der Inhalt dieses Artikels handelt davon, worauf Sie bei der Verwendung von Sperren in Python-Threads achten sollten. Ich hoffe, dass er für Sie hilfreich ist.
Bei der Verwendung von Sperrprimitiven wie Lock, RLock und Semphore müssen Sie vorsichtiger sein. Die falsche Verwendung von Sperren kann leicht zu Deadlocks oder Konkurrenz führen. Code, der auf Sperren basiert, sollte sicherstellen, dass die Sperre normal aufgehoben werden kann, wenn eine Ausnahme auftritt.
Typischer Code lautet wie folgt:
try: lock.acquire() #关键部分 ... finally: lock.release()
Darüber hinaus unterstützen alle Arten von Sperren auch Kontextverwaltungsprotokolle (prägnanter zu schreiben):
Die with-Anweisung erfasst automatisch die sperren und steuern. Die Sperre wird automatisch aufgehoben, wenn der Stream den Kontext verlässt.
with lock: #关键部分 ...
Außerdem sollten Sie beim Schreiben von Code generell vermeiden, mehrere Sperren gleichzeitig zu erwerben. Beispielsweise sollte Folgendes vermieden werden:
Diese Benachrichtigung ist sehr einheitlich und führt zu Rätseln Deadlocks in der Anwendung, obwohl dies mit der zentralisierten Strategie gelöst werden kann. Vermeiden Sie Situationen wie diese (wie hierarchische Sperren), aber es ist am besten, solche verschachtelten Sperren beim Schreiben Ihres Codes zu vermeiden.
with lock_A: #关键部分 ... with lock_B: #B的关键部分 ...
Obwohl es möglich ist, in Python sehr traditionelle Multithread-Programme mit verschiedenen Kombinationen von Sperren und Synchronisationsprimitiven zu schreiben, gibt es eine bevorzugte Art der Programmierung, die alle anderen übertrifft: nämlich Multithread-Programme, die in a organisiert sind Bei der Sammlung mehrerer unabhängiger Aufgaben kommunizieren diese Aufgaben über Nachrichtenwarteschlangen, z. B. das unten beschriebene Warteschlangenmodul.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas Sie bei der Verwendung von Sperren in Python-Threads beachten sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

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.


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