


Multithreading en Python : une approche simplifiée
Le threading est une technique utilisée pour diviser les tâches sur plusieurs threads, améliorant ainsi l'efficacité d'un programme.
Exemple simplifié utilisant la carte et le pool
Dans Python, le multithreading a été grandement simplifié avec l'introduction de la carte et du pool. Voici un exemple concis :
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool pool = ThreadPool(4) results = pool.map(my_function, my_array)
Cet extrait de code distribue efficacement l'exécution de my_function sur 4 threads disponibles. Les valeurs résultantes sont stockées dans la liste des résultats.
Fonction Map : une abstraction fonctionnelle
La fonction map, héritée des langages fonctionnels comme Lisp, parcourt une séquence, applique une fonction à chaque élément et collecte les résultats dans une liste. Il résume le processus d'itération, rendant le multithreading sans effort.
Pool de threads : gestion des threads
Dans le code ci-dessus, le ThreadPool crée un pool de 4 threads de travail. Ces threads exécutent les tâches assignées par la fonction map. Une fois toutes les tâches terminées, le pool se ferme, garantissant que tous les threads terminent leurs opérations.
Notes d'implémentation
- Utilisez multiprocessing.Pool pour les tâches gourmandes en CPU , et multiprocessing.dummy.Pool pour les tâches liées aux E/S.
- Pour transmettre plusieurs arguments à un thread, utilisez starmap avec zip pour combiner des tableaux, ou avec itertools.repeat pour transmettre une constante et un tableau.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Solution aux problèmes d'autorisation Lors de la visualisation de la version Python dans Linux Terminal Lorsque vous essayez d'afficher la version Python dans Linux Terminal, entrez Python ...

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI

L'article traite des bibliothèques Python populaires comme Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask et Demandes, détaillant leurs utilisations dans le calcul scientifique, l'analyse des données, la visualisation, l'apprentissage automatique, le développement Web et H et H

Cet article guide les développeurs Python sur la construction d'interfaces de ligne de commande (CLI). Il détaille à l'aide de bibliothèques comme Typer, Click et Argparse, mettant l'accent sur la gestion des entrées / sorties et promouvant des modèles de conception conviviaux pour une meilleure convivialité par la CLI.

Lorsque vous utilisez la bibliothèque Pandas de Python, comment copier des colonnes entières entre deux frames de données avec différentes structures est un problème courant. Supposons que nous ayons deux dats ...

L'article traite du rôle des environnements virtuels dans Python, en se concentrant sur la gestion des dépendances du projet et l'évitement des conflits. Il détaille leur création, leur activation et leurs avantages pour améliorer la gestion de projet et réduire les problèmes de dépendance.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

mPDF
mPDF est une bibliothèque PHP qui peut générer des fichiers PDF à partir de HTML encodé en UTF-8. L'auteur original, Ian Back, a écrit mPDF pour générer des fichiers PDF « à la volée » depuis son site Web et gérer différentes langues. Il est plus lent et produit des fichiers plus volumineux lors de l'utilisation de polices Unicode que les scripts originaux comme HTML2FPDF, mais prend en charge les styles CSS, etc. et présente de nombreuses améliorations. Prend en charge presque toutes les langues, y compris RTL (arabe et hébreu) et CJK (chinois, japonais et coréen). Prend en charge les éléments imbriqués au niveau du bloc (tels que P, DIV),

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Dreamweaver Mac
Outils de développement Web visuel

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

Navigateur d'examen sécurisé
Safe Exam Browser est un environnement de navigation sécurisé permettant de passer des examens en ligne en toute sécurité. Ce logiciel transforme n'importe quel ordinateur en poste de travail sécurisé. Il contrôle l'accès à n'importe quel utilitaire et empêche les étudiants d'utiliser des ressources non autorisées.