스레드 정의
가장 간단한 방법: target을 사용하여 스레드가 실행할 대상 함수를 지정한 다음 start()를 사용하여 시작합니다.
구문:
class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
그룹은 항상 없음이며 향후 사용을 위해 예약되어 있습니다. target은 실행할 함수의 이름입니다. name은 스레드 이름이고 기본값은 Thread-N이며 일반적으로 기본값을 사용할 수 있습니다. 그러나 서버 측 프로그램 스레드 기능이 다른 경우에는 이름을 지정하는 것이 좋습니다.
#!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import threading def function(i): print ("function called by thread {0}".format(i)) threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=function , args=(i,)) threads.append(t) t.start() t.join()
실행 결과:
$ ./threading_define.py
function called by thread 0 function called by thread 1 function called by thread 2 function called by thread 3 function called by thread 4
현재 스레드 확인
#!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import threading import time def first_function(): print (threading.currentThread().getName()+ str(' is Starting \n')) time.sleep(3) print (threading.currentThread().getName()+ str( ' is Exiting \n')) def second_function(): print (threading.currentThread().getName()+ str(' is Starting \n')) time.sleep(2) print (threading.currentThread().getName()+ str( ' is Exiting \n')) def third_function(): print (threading.currentThread().getName()+\ str(' is Starting \n')) time.sleep(1) print (threading.currentThread().getName()+ str( ' is Exiting \n')) if __name__ == "__main__": t1 = threading.Thread(name='first_function', target=first_function) t2 = threading.Thread(name='second_function', target=second_function) t3 = threading.Thread(name='third_function',target=third_function) t1.start() t2.start() t3.start()
실행 결과:
$ ./threading_name.py
first_function is Starting second_function is Starting third_function is Starting third_function is Exiting second_function is Exiting first_function is Exiting
로깅 모듈과 함께 사용:
#!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import logging import threading import time logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format='[%(levelname)s] (%(threadName)-10s) %(message)s', ) def worker(): logging.debug('Starting') time.sleep(2) logging.debug('Exiting') def my_service(): logging.debug('Starting') time.sleep(3) logging.debug('Exiting') t = threading.Thread(name='my_service', target=my_service) w = threading.Thread(name='worker', target=worker) w2 = threading.Thread(target=worker) # use default name w.start() w2.start() t.start()
실행 결과:
$ ./threading_names_log.py[DEBUG] (worker ) Starting
[DEBUG] (Thread-1 ) Starting [DEBUG] (my_service) Starting [DEBUG] (worker ) Exiting [DEBUG] (Thread-1 ) Exiting [DEBUG] (my_service) Exiting
하위 클래스에서 스레드 사용
이전 스레드는 모두 구조적 프로그래밍 형식으로 만들어졌습니다. threading.Thread 클래스를 통합하여 스레드를 생성할 수도 있습니다. Thread 클래스는 먼저 몇 가지 기본 초기화를 완료한 다음 run()을 호출합니다. run() 메소드는 생성자에 전달된 대상 함수를 호출합니다.
#!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import logging import threading import time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): print ("Starting " + self.name) print_time(self.name, self.counter, 5) print ("Exiting " + self.name) def print_time(threadName, delay, counter): while counter: if exitFlag: thread.exit() time.sleep(delay) print ("%s: %s" %(threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1 # Create new threads thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # Start new Threads thread1.start() thread2.start() print ("Exiting Main Thread")
실행 결과:
$ ./threading_subclass.py
Starting Thread-1 Starting Thread-2 Exiting Main Thread Thread-1: Tue Sep 15 11:03:21 2015 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:22 2015 Thread-1: Tue Sep 15 11:03:22 2015 Thread-1: Tue Sep 15 11:03:23 2015 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:24 2015 Thread-1: Tue Sep 15 11:03:24 2015 Thread-1: Tue Sep 15 11:03:25 2015 Exiting Thread-1 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:26 2015 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:28 2015 Thread-2: Tue Sep 15 11:03:30 2015 Exiting Thread-2

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

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어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

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