マルチスレッド プログラムを作成するとき、2 種類の変数に遭遇することがよくあります。
1 つはグローバル変数で、複数のスレッドで共有されます。動作の変更を避けるために、ロックが必要であると前に述べました。
1 つはローカル変数です。 1 つのスレッドによってのみ使用され、スレッドは相互に影響を与えません。
例えば、以下のプログラムのtask()
函数中定义的count
变量就是局部变量。即使我们创建了两个线程,两者的count
递增也不会相互影响,因为count
是在task
には何が定義されているかとなります。
import threading def task(): count = 0 for i in range(1000): count += 1 print count if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=task) t1.start() t2 = threading.Thread(target=task) t2.start()
それでは、このように処理するのが完璧でしょうか?まだ。
上記の例は非常に単純ですが、複数のローカル変数、複数の関数呼び出しなど、より複雑なビジネス ロジックに遭遇すると、この方法でローカル変数を定義するのは簡潔でなく面倒になります。
複数の関数呼び出しとは、次のようなものを指します。
関数、methodA() を定義します。このメソッド本体は、methodB()、methodB() を呼び出します。 メソッド本体は、methodC() を呼び出します...
特定のスレッドにいる場合、methodA( ) が呼び出され、変数 attr が使用される場合、attr を後続の関数にレイヤーごとに渡す必要があります。
スレッド内で変数を定義して、このスレッド内のすべての関数を呼び出すことができる方法はありますか?これは簡潔で明確ですか?
Python がそれを実行します。つまり、ThreadLocal です。
ThreadLocal の使用には、次の 3 つの手順のみが必要です。
オブジェクト threading.local を定義する
スレッド内のオブジェクトにパラメータをバインドします。すべてのバインドされたパラメーターはスレッド分離されます。
スレッド内で呼び出します。
コードは以下に示されています:
# coding=utf-8 import threading local = threading.local() # 创建一个全局的对象 def task(): local.count = 0 # 初始化一个线程内变量,该变量线程间互不影响。 for i in range(1000): count_plus() def count_plus(): local.count += 1 print threading.current_thread().name, local.count if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=task) t1.start() t2 = threading.Thread(target=task) t2.start()
その他の Python 学習メモ - ThreadLocal 関連記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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