Thread.start を呼び出す前にスレッドが実行を開始する
Python では、スレッド化により、単一プログラム内で複数のスレッドを作成および実行できます。よくある誤解は、明示的に Thread.start() を呼び出さなくても、スレッドは作成された直後に実行を開始するということです。しかし、そうではありません。
次のコード スニペットを考えてみましょう:
import threading t1 = threading.Thread(target=self.read()) print("something") t2 = threading.Thread(target=self.runChecks(), args=(self,))
この例では、2 つのスレッド t1 と t2 が作成されていますが、どちらもまだ開始されていません。 self.read() 関数は無限に実行されます。つまり、プログラムは決して印刷行に到達しません。この動作は、スレッドを開始して次の行に進むことが期待される t1.start() を呼び出していないにもかかわらず発生します。
この予期しない動作の理由は、target=self の後の末尾括弧にあります。読む()。この構文は実際には self.read() 関数をすぐに呼び出し、戻り値をターゲット引数として Thread コンストラクターに渡します。 Python は関数がターゲットとして渡されることを期待しているため、解決策は末尾の括弧を削除し、明示的に t1.start() を呼び出してスレッドを開始することです。
import threading t1 = threading.Thread(target=self.read) t1.start() print("something")
または、ターゲット関数に引数が必要な場合は、 、threading.Thread に args および kwargs 引数を使用するか、コンストラクターに渡すラムダ関数を定義できます。ラムダの使用を選択した場合、ラムダが定義されたときではなく、スレッドがスケジュールされたときに関数とその引数が検索されることに注意してください。スレッドの実行を開始する前に変数を再割り当てすると、予期しない結果が生じる可能性があります。
以上がPython で `Thread.start()` を呼び出す前にスレッドが実行されるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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