


Un thread Python en cours d'exécution peut-il être arrêté de manière gracieuse ou forcée ?
Un thread en cours d'exécution peut-il être interrompu brusquement ?
Bien que ce ne soit généralement pas une bonne approche, il est possible de terminer brusquement un thread en cours d'exécution en Python . Cependant, cette approche n'est pas universellement applicable.
Considérations pour une résiliation gracieuse
Considérez les scénarios suivants :
- Ressource critique détenue par le le fil doit être correctement fermé.
- Plusieurs fils de discussion créés par le fil cible qui nécessitent également résiliation.
Pour ces cas, il est préférable d'utiliser un indicateur exit_request vérifié régulièrement par le thread cible pour déclencher une sortie si nécessaire.
Exemple de code pour une résiliation gracieuse :
import threading class StoppableThread(threading.Thread): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self._stop_event = threading.Event() def stop(self): self._stop_event.set() def stopped(self): return self._stop_event.is_set()
Appelez stop() lorsque le thread doit se terminer, puis join() pour garantir le bon fonctionnement terminaison.
Forcer la terminaison du thread
Dans certains cas, la terminaison forcée du thread peut être nécessaire. Considérez les appels de bibliothèques externes qui introduisent de longs délais.
Lèvement d'exceptions à l'aide de ThreadWithExc
La classe ThreadWithExc permet de déclencher des exceptions dans un thread à partir d'un autre thread :
def _async_raise(tid, exctype): # Raises an Exception (exctype) in thread with ID (tid) if not inspect.isclass(exctype): raise TypeError("Only types can be raised (not instances)") class ThreadWithExc(threading.Thread): def raise_exc(self, exctype): # Raises exctype in the context of the current thread _async_raise(self._get_my_tid(), exctype)
Notez que cette méthode n'est pas fiable si le thread est en dehors de l'interpréteur Python. Assurez-vous que le thread intercepte l'exception spécifique pour effectuer le nettoyage nécessaire.
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!

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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