질문의 위치
이전 섹션의 예에서 각 스레드는 서로 독립적이며 서로 관계가 없습니다. 이제 예를 들어 보겠습니다. 전역 카운트 num이 있고, 각 스레드는 이 전역 카운트를 가져오고 num을 기반으로 일부 처리를 수행한 다음 num에 1을 더합니다. 다음과 같은 코드를 작성하는 것은 쉽습니다:
# encoding: UTF-8 import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) num = num+1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg num = 0 def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()
그러나 실행 결과가 올바르지 않습니다.
Thread-5 set num to 2
Thread-3은 num을 3으로 설정
Thread-2는 num을 5로 설정
Thread-1은 num을 5로 설정
Thread-4는 num을 4로 설정
문제의 원인은 동일한 리소스에 대한 여러 스레드의 접근이 제어되지 않아 데이터가 손상되고 스레드 작업의 결과를 예측할 수 없게 되기 때문입니다. 이 현상을 "스레드 안전하지 않음"이라고 합니다.
뮤텍스 잠금 동기화
위의 예는 멀티스레드 프로그래밍의 가장 일반적인 문제인 데이터 공유로 이어집니다. 여러 스레드가 특정 공유 데이터를 수정하는 경우 동기화 제어가 필요합니다.
스레드 동기화는 여러 스레드가 경쟁 리소스에 안전하게 액세스하도록 보장할 수 있습니다. 가장 간단한 동기화 메커니즘은 뮤텍스 잠금을 도입하는 것입니다. 뮤텍스는 리소스에 잠금/잠금 해제 상태를 도입합니다. 스레드가 공유 데이터를 변경하려면 먼저 이를 잠가야 합니다. 이때 리소스 상태는 "잠김"이며 스레드가 리소스를 해제하고 리소스 상태를 "로 변경할 때까지 다른 스레드는 이를 변경할 수 없습니다. 잠금 해제됨"이면 다른 스레드가 리소스를 다시 잠글 수 있습니다. 뮤텍스 잠금은 한 번에 하나의 스레드만 쓰기 작업을 수행하도록 하여 다중 스레드 상황에서 데이터의 정확성을 보장합니다.
Lock 클래스는 잠금을 편리하게 처리할 수 있는 threading 모듈에 정의되어 있습니다.
#Create lock
mutex = threading.Lock()
#Lock
mutex.acquire([timeout])
#Release
mutex.release()
그 중 lock 메소드 획득은 다음을 가질 수 있습니다. 시간 초과 기간 선택적 매개변수 시간 초과입니다. 시간 초과가 설정된 경우 반환 값을 사용하여 시간 초과 후 잠금이 획득되었는지 여부를 확인하여 다른 처리를 수행할 수 있습니다.
위 예제를 뮤텍스를 이용해 구현한 코드는 다음과 같습니다.
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg mutex.release() num = 0 mutex = threading.Lock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()
실행 결과:
Thread-3 num을 1로 설정
Thread-4 num을 2로 설정
Thread-5 num을 3으로 설정
Thread-2 num을 4로 설정
Thread -1 set num to 5
뮤텍스 잠금을 추가한 후 실행 결과가 예상과 일치하는 것을 볼 수 있습니다.
동기 차단
스레드가 잠금을 획득하기 위해 잠금의 acquire() 메서드를 호출하면 잠금이 "잠긴" 상태로 들어갑니다. 한 번에 하나의 스레드만 잠금을 얻을 수 있습니다. 이때 다른 스레드가 잠금을 얻으려고 시도하면 스레드가 "차단"되며 이를 "동기 차단"이라고 합니다(멀티스레딩의 기본 개념 참조).
잠금을 소유한 스레드가 잠금의 release() 메서드를 호출하여 잠금을 해제할 때까지 잠금은 "잠금 해제" 상태로 들어갑니다. 스레드 스케줄러는 동기 차단 상태의 스레드 중 하나를 선택하여 잠금을 획득하고 해당 스레드를 실행 상태로 진입시킵니다.
뮤텍스 잠금의 가장 기본적인 내용은 다음과 같습니다. 다음 섹션에서는 재진입 잠금(RLock) 및 교착 상태 문제에 대해 설명합니다.

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

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.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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