次の記事では、Python のセマフォ (セマフォ) とは何かについて学びます。 Python セマフォと、Python プログラミングでセマフォが果たせる役割について学びます。
セマフォ(セマフォ)
ミューテックスでは同時に 1 つのスレッドのみがデータを変更できますが、セマフォでは一定数のスレッドが同時にデータを変更できます。例えば、トイレは3つありますが、なんとトイレは最大3人までしか入れず、後ろの人は誰かが出てきてからしか入れません。
import threading,time def run(n): semaphore.acquire() time.sleep(1) print("run the thread: %s\n" %n) semaphore.release() if __name__ == '__main__': num= 0 semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行 for i in range(20): t = threading.Thread(target=run,args=(i,)) t.start() while threading.active_count() != 1: pass #print threading.active_count() else: print('----all threads done---') print(num)
イベントのスレッド間通信
Python は、スレッド間通信用の Event オブジェクトを提供します。これは、スレッドによって設定されるシグナル フラグです。シグナルフラグが true の場合、他のスレッドはシグナルがタッチされるまで待機します。
イベントオブジェクトは、スレッド間の通信を実現するためのシグナルの設定、シグナルのクリア、待機などを提供する単純なスレッド通信機構を実装しています。
#イベントの使用法
event = threading.Event()
##event.wait( )Event オブジェクトの wait メソッドは、内部信号が true の場合にのみ迅速に実行され、戻りを完了します。 Event オブジェクトの内部シグナル フラグが false の場合、wait メソッドは true になるまで待機してから戻ります。
event.set()
Event の set() メソッドを使用して、Event オブジェクト内のシグナル フラグを true に設定します。 Event オブジェクトは、内部信号フラグのステータスを決定するための isSet() メソッドを提供します。イベント オブジェクトの set() メソッドを使用すると、isSet() メソッドは true を返します
event.clear()
Event オブジェクト clear() メソッドは、Event オブジェクト内のシグナルフラグをクリア、つまり false に設定することができます。Event の clear メソッドを使用すると、isSet() メソッドは false を返します。
以上がこの記事の内容です。この記事では主にpythonSemaphore(セマフォ)
の関連知識を紹介します。上記の内容を理解するために活用していただければ幸いです。この記事で説明したことがあなたのお役に立ち、Python の学習が容易になることを願っています。関連知識の詳細については、php 中国語 Web サイトの Python チュートリアル
列を参照してください。以上がPython Semaphore(セマフォ)とは何ですか? (詳細な例)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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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