스레딩의 Join(): 사용법 이해
Python의 스레딩 모듈은 여러 스레드의 실행을 동기화하는 Join() 메서드를 제공합니다. Join()의 주요 목적은 메인 스레드가 종료되기 전에 스레드의 실행이 완료되도록 하는 것입니다.
데몬 스레드에서의 사용
메인 스레드는 일반적으로 종료하기 전에 데몬이 아닌 모든 스레드를 완료해야 합니다. 그러나 데몬 스레드는 백그라운드에서 실행되며 기본 스레드가 완료되면 자동으로 종료됩니다. 따라서 데몬 스레드에서 Join()을 호출하는 것은 불필요합니다.
데몬이 아닌 스레드에서의 사용
흥미롭게도 Join()은 데몬이 아닌 스레드에도 사용할 수 있습니다. 스레드는 엄격하게 요구되지는 않지만. 다음은 데몬 스레드와 데몬이 아닌 스레드 모두에 Join()이 적용되는 예입니다.
<code class="python">import threading import logging # Configure logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='(%(threadName)-10s) %(message)s', ) # Define a daemon thread def daemon(): logging.debug('Starting') time.sleep(2) logging.debug('Exiting') # Create and start a daemon thread d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon) d.setDaemon(True) d.start() # Define a non-daemon thread def non_daemon(): logging.debug('Starting') logging.debug('Exiting') # Create and start a non-daemon thread t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon) t.start() # Join both threads d.join() t.join()</code>
Join() 메커니즘
join() 메서드는 대기합니다. 대상 스레드가 실행을 완료하도록 합니다. 대상 스레드가 데몬이 아닌 경우 기본 스레드는 완료될 때까지 무기한 대기합니다. 이렇게 하면 데몬이 아닌 모든 스레드가 완료될 때까지 기본 스레드가 종료되지 않습니다.
시각적 표현
다음 ASCII 아트는 Join( ):
+---+---+------------------***********+### | | | | | +...........join() | child-thread(short) +......................join()...... child-thread(long)
'-' 메인 스레드 실행
'.' 하위 스레드 실행
'#' Join() 이후 상위 스레드 실행
'*' Join()에서 잠자는 메인 스레드
',' 데몬화된 스레드
결론
join()은 주로 데몬 스레드에 사용되지만, 데몬이 아닌 스레드에도 적용하여 기본 스레드가 종료되기 전에 완료되도록 할 수 있습니다. Python에서 효과적인 스레드 관리를 위해서는 Join() 메커니즘을 이해하는 것이 중요합니다.
위 내용은 **Python 스레딩에서 언제, 왜 `join()`을 사용해야 합니까?**의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

thedifferencebet weenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusured wherleationsisknortiStiskNowninAdvance, whileLeOpisUssed whileLoopisUssedStoBeCheckedThoBeCheckedTherfeTefeateThinumberofiTeRations.1) forloopsareIdealFerenceCecenceS

Python에서는 반복의 수가 알려진 경우에 루프가 적합한 반면, 반복 횟수가 알려지지 않고 더 많은 제어가 필요한 경우 루프는 적합합니다. 1) 루프의 경우 간결하고 피해자 코드가있는 목록, 문자열 등과 같은 시퀀스에 적합합니다. 2) 조건에 따라 루프를 제어하거나 사용자 입력을 기다릴 때 루프가 더 적절하지만 무한 루프를 피하기 위해주의를 기울여야합니다. 3) 성능 측면에서 For 루프는 약간 빠르지 만 차이는 일반적으로 크지 않습니다. 올바른 루프 유형을 선택하면 코드의 효율성과 가독성이 향상 될 수 있습니다.

파이썬에서 목록은 5 가지 방법을 통해 병합 될 수 있습니다. 1) 단순하고 직관적 인 연산자를 사용하여 작은 목록에 적합합니다. 2) Extend () 메소드를 사용하여 자주 업데이트 해야하는 목록에 적합한 원본 목록을 직접 수정하십시오. 3) 목록 분석 공식, 요소에 대한 간결하고 운영; 4) 효율적인 메모리에 IterTools.chain () 함수를 사용하여 대형 데이터 세트에 적합합니다. 5) * 연산자 및 Zip () 함수를 사용하여 요소를 짝을 이루어야하는 장면에 적합합니다. 각 방법에는 특정 용도 및 장점 및 단점이 있으며 선택할 때 프로젝트 요구 사항 및 성능을 고려해야합니다.

Forloopsareusedwhendumberofiterationsisknown, whileloopsareusediltilaconditionismet.1) forloopsareIdealfecquenceslikelists, idingsyntax likes'forfruitinfruits : print (fruit) '

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listcomprehensions, itertools.chain, orrecursiveFunctions.1) extendMethodistRaightForwardButverbose.2) ListComprehensionsArecisancisancisancisancisanceciancectionforlargerdatasets.3) itertools.chainismory-lefforforlargedas

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.


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