Python 스레드 작업
1 전역 잠금#🎜🎜 #
1 Python에서 Python 코드의 실행은 Python 가상 머신에 의해 제어됩니다. Python 가상 머신에서는 여러 스레드가 동시에 실행되는 것과 같습니다. 단일 CPU 시스템은 프로세스와 마찬가지로 여러 프로그램을 메모리에 저장할 수 있지만 언제든지 하나의 프로그램만 CPU에서 실행됩니다. 마찬가지로 Python 인터프리터에서는 여러 스레드가 "실행"될 수 있지만 언제든지 Python 인터프리터에서는 하나의 스레드만 실행됩니다.
2. Python 가상 머신에 대한 액세스는 전역 인터프리터 잠금 [GIL]에 의해 제어됩니다. 이 잠금은 동시에 하나의 스레드만 실행되도록 합니다. 3 멀티 스레드 환경에서 Python 가상 머신의 실행 방법은 다음과 같습니다.Python은 [스레드] 및 [스레딩] 모듈을 제공합니다. 멀티 스레드 프로그래밍에서는 [threading] 모듈을 사용하는 것이 좋습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
1. [thread] 모듈에서는 메인 스레드가 종료될 때 다른 스레드가 발생합니다. 지워지지 않은 내용은 실행 후 종료됩니다. 그러나 [threading] 모듈에서는 모든 "중요한" 하위 스레드(여기서 중요한 하위 스레드는 데몬 스레드를 나타냄)의 실행이 완료된 후에만 프로세스가 종료되도록 보장할 수 있습니다. #🎜 🎜#2. [ The threading] 모듈은 Thread 클래스뿐만 아니라 스레드 동기화 메커니즘도 제공하는 고급 스레드 모듈입니다.
thread 모듈
# 🎜🎜#내장 기능
#🎜 🎜#
위 내용은 파이썬에서 스레드를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

thescriptIsrunningwithHongpyThonversionDueCorRectDefaultTerpretersEttings.tofixThis : 1) checktheDefaultPyThonVersionUsingPyThon-VersionorPyThon3- version.2) usvirtual-ErondmentsBythePython.9-Mvenvmyenv, 활성화, 및 파괴

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.


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