


Une brève introduction à l'utilisation des événements sous les threads Python
Cet article vous apporte une introduction à l'utilisation des événements sous les threads Python. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Les événements sont utilisés pour communiquer entre les threads. Un thread envoie un signal [event] et un ou plusieurs autres threads l'attendent.
L'instance Event gère un indicateur interne, qui peut être défini sur True à l'aide de la méthode set(), ou réinitialisé à False à l'aide de la méthode clear(). La méthode wait() se bloquera jusqu'à ce que l'indicateur soit True.
Syntaxe :
e=Event() 创建新的Event实例,并将内部标志设置为False。
Méthodes courantes :
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。
Remarque
Bien que les objets Event puissent être utilisés pour envoyer des signaux à d'autres threads, ils ne doivent pas l'être utilisé pour implémenter des notifications sur les producteurs et les consommateurs, comme le code suivant :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()
Le code ci-dessus est à éviter autant que possible, car ce code n'est pas fiable, car entre evt.wait() et evt.clear () opérations, le producteur peut avoir produit un nouvel article. Cependant, avec des événements clairs, les consommateurs peuvent ne pas voir un nouvel article tant que le producteur ne l'a pas créé. Dans le meilleur des cas, le programme subira une courte pause et le traitement de l'élément sera inexplicablement retardé. Le pire des cas est que l'ensemble du programme se bloque en raison de la perte du signal d'événement. Pour résoudre ce genre de problème, il est préférable d'utiliser des variables de condition.
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Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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