이 기사의 내용은 Python의 4개 잠금 사용 예제(코드)에 대한 것입니다. 특정 참고 가치가 있으므로 도움이 필요한 친구에게 도움이 되기를 바랍니다.
Lock Mutex Lock
사용 전
num = 0 def a(): global num for _ in range(10000000): num += 1 def b(): global num for _ in range(10000000): num += 1 if __name__ == '__main__': t1=Thread(target=a) t1.start() t2=Thread(target=b) t2.start() t1.join() t2.join() print(num) #基本永远会小于20000000
사용 후
num = 0 def a(lock): global num for _ in range(1000000): with lock: num += 1 def b(lock): global num for _ in range(1000000): with lock: num += 1 if __name__ == '__main__': lock = threading.Lock() t1=Thread(target=a, args=(lock,)) t1.start() t2=Thread(target=b, args=(lock,)) t2.start() t1.join() t2.join() print(num) #永远会输出20000000
RLock 재사용 잠금
#在之前的代码中永远不可能出现锁在没释放之前重新获得锁,但rlock可以做到,但只能发生在一个线程中,如: num = 0 def a(lock): with lock: print("我是A") b(lock) def b(lock): with lock: print("我是b") if __name__ == '__main__': lock = threading.Lock() t1 = Thread(target=a, args=(lock,)) t1.start() #会发生死锁,因为在第一次还没释放锁后,b就准备上锁,并阻止a释放锁
사용 후
if __name__ == '__main__': lock = threading.RLock() #只需要改变锁为RLock程序马上恢复 t1 = Thread(target=a, args=(lock,)) t1.start()
조건 동기화 잠금
#这个程序我们模拟甲乙对话 Jlist = ["在吗", "干啥呢", "去玩儿不", "好吧"] Ylist = ["在呀", "玩儿手机", "不去"] def J(list): for i in list: print(i) time.sleep(0.1) def Y(list): for i in list: print(i) time.sleep(0.1) if __name__ == '__main__': t1 = Thread(target=J, args=(Jlist,)) t1.start() t1.join() t2 = Thread(target=Y, args=(Ylist,)) t2.start() t2.join() #上面的程序输出后发现效果就是咱们想要的,但是我们每次输出后都要等待0.1秒,也无法正好确定可以拿到时间片的最短时间值,并且不能保证每次正好都是另一个线程执行。因此,我们用以下方式,完美解决这些问题。
이후
Jlist = ["在吗", "干啥呢", "去玩儿不", "好吧"] Ylist = ["在呀", "玩儿手机", "不去","哦"] def J(cond, list): for i in list: with cond: print(i) cond.notify() cond.wait() def Y(cond, list): for i in list: with cond: cond.wait() print(i) cond.notify() if __name__ == '__main__': cond = threading.Condition() t1 = Thread(target=J, args=(cond, Jlist)) t2 = Thread(target=Y, args=(cond, Ylist)) t2.start() t1.start() #一定保证t1启动在t2之后,因为notify发送的信号要被t2接受到,如果t1先启动,会发生阻塞。
Seamplore 신호량 사용
사용 전
class B(threading.Thread): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name def run(self): time.sleep(1) print(self.name) class A(threading.Thread): def __init__(self): super().__init__() def run(self): for i in range(100): b = B(i) b.start() if __name__ == '__main__': a = A() a.start() #执行后发现不断在输出
사용 후
class B(threading.Thread): def __init__(self, name, sem): super().__init__() self.name = name self.sem = sem def run(self): time.sleep(1) print(self.name) sem.release() class A(threading.Thread): def __init__(self, sem): super().__init__() self.sem = sem def run(self): for i in range(100): self.sem.acquire() b = B(i, self.sem) b.start() if __name__ == '__main__': sem = threading.Semaphore(value=3) a = A(sem) a.start() #通过执行上面的代码,我们发现一次只能输出三个数字,sem控制访问并发量
위 내용은 Python에서 네 가지 유형의 잠금을 사용하는 예(코드)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

기사는 구문 모호성으로 인해 파이썬에서 튜플 이해의 불가능성에 대해 논의합니다. 튜플을 효율적으로 생성하기 위해 튜플 ()을 사용하는 것과 같은 대안이 제안됩니다. (159 자)

이 기사는 파이썬의 모듈과 패키지, 차이점 및 사용법을 설명합니다. 모듈은 단일 파일이고 패키지는 __init__.py 파일이있는 디렉토리이며 관련 모듈을 계층 적으로 구성합니다.

기사는 Python의 Docstrings, 사용법 및 혜택에 대해 설명합니다. 주요 이슈 : 코드 문서 및 접근성에 대한 문서의 중요성.


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