


Zwei Implementierungsmethoden für Python-Multithreading (Code-Tutorial)
In diesem Artikel geht es um die beiden Implementierungsmethoden von Python-Multithreading (Code-Tutorial). Ich hoffe, dass er für Sie hilfreich ist.
Threads sind leichtgewichtige Prozesse, die in den Prozess unterteilt werden können und die Threads können unabhängig voneinander geplant und ausgeführt werden (im Prozess unterteilte Instanzen können beispielsweise unabhängig voneinander ausgeführt werden). Qq und WeChat können mehrere Chatboxen gleichzeitig öffnen, wenn QQ ausgeführt wird. Im obigen Beispiel von QQ WeChat ist jede Chatbox ein anderer Thread
Der erste:
Verwenden Sie Thread bei der Threading-Methodenimplementierung
import threadingimport timedef eat(): # 循环打印,延迟一秒 while True: print("我在吃饭") time.sleep(1)def drink(): while True: print("我在喝水") time.sleep(1)def main(): thr1 = threading.Thread(target=eat) thr2 = threading.Thread(target=drink) # 创建并执行线程 thr1.start() thr2.start()if __name__ == '__main__': main()
**Zweitens:
Verwenden Sie die Timer-Funktion beim Threading**
import timeimport threadingdef eat(): # 循环打印 while True: print("我在吃饭") # 延迟一秒 time.sleep(1)def drink(): while True: print("我在喝水") time.sleep(1)# 创建延迟触发,第一个参数为设置几秒后开始,第二个是执行函数名thr1 = threading.Timer(1, eat) thr2 = threading.Timer(1, drink) thr1.start() thr2.start()
Die oben genannten sind alle zwei Möglichkeiten, Python-Multithreading zu implementieren (Code-Tutorial) Einführung: Wenn Sie mehr über Python-Video-Tutorials erfahren möchten, schauen Sie sich bitte die chinesische PHP-Website an.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZwei Implementierungsmethoden für Python-Multithreading (Code-Tutorial). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Inpython, youAppendElementStoAlistusedtheAppend () Methode.1) UseAppend () ForsingleElelements: my_list.append (4) .2) usextend () oder = formulnElements: my_list.extend (andere_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInSert () FORSPECIFIFICISPositionen: my_list.insert (1,5) .Beaware

Zu den Methoden zum Debuggen des Shebang -Problems gehören: 1.. Überprüfen Sie die SHEBANG -Zeile, um sicherzustellen, dass es sich um die erste Zeile des Skripts handelt, und es gibt keine vorangestellten Räume. 2. Überprüfen Sie, ob der Dolmetscherpfad korrekt ist; 3. Rufen Sie den Dolmetscher direkt an, um das Skript auszuführen, um das Problem der Shebang zu isolieren. 4. Verwenden Sie Strace oder Trusts, um die Systemaufrufe zu verfolgen. 5. Überprüfen Sie die Auswirkungen von Umgebungsvariablen auf Shebang.

PythonlistscanbemanipuleduseveralmethodstoremoveElements: 1) theremove () methodremoveFirstoccurce -ofaspecifiedValue.2) thepop () methodremovesandreturnsanelementatagivedEx.3) theedelstatementcanremoveMeMeMeMeTex.

PythonlistscanstoreanyDatatype, einschließlich Integren, Streicher, Schwimmkörper, Booleans, anderen Listen und Dotionen. ThisverSatilityAllows-Formixed-Typen, die kanbemännische EffectivantivinyusingTypecks, TypenHints und spezialisierte LikenumpyForperformance

PythonlistsSupportnumousoperationen: 1) AddelementsWithAppend (), Extend (), andInsert (). 2) REMVERGENDEMODESUSUSUSSUMOVER (), POP () und Clear (). 3) Accessing undModifyingWithindexingandSlicing.4) SearchingandSortingWithindEx (), Sorte (), und Sortex ()

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;


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