


Anomali Pelaksanaan Benang: Menyahmistikan Seruan Benang Pramatang
Apabila mencipta benang dalam Python, adalah penting untuk memanggilnya dengan mula(secara eksplisit ) kaedah. Walau bagaimanapun, dalam situasi di mana fungsi sasaran digunakan dalam sintaks penciptaan benang, isu yang menarik timbul.
Masalahnya: Menjalankan Benang Tanpa Seruan Eksplisit
Pertimbangkan coretan kod berikut:
t1 = threading.Thread(target=self.read()) print("something") t2 = threading.Thread(target=self.runChecks(), args=(self,))
Anehnya, kenyataan cetakan tidak pernah dilaksanakan kerana self.read berjalan selama-lamanya, menghalang program daripada mencapai baris seterusnya. Tingkah laku ini kelihatan berlawanan dengan intuisi, kerana memanggil t1.start() harus memulakan pelaksanaan urutan dan membenarkan atur cara diteruskan.
Penyelesaian: Memahami Salah Tanggapan Kurungan
Isunya terletak pada tanda kurungan belakang selepas self.read(). Dalam Python, kurungan serta-merta mengikut fungsi memanggilnya, jadi kod berikut:
target=self.read()
sebenarnya memanggil self.read dan menghantar nilai pulangannya sebagai hujah sasaran kepada Thread. Walau bagaimanapun, Thread mengharapkan rujukan fungsi, bukan nilai pulangan. Untuk membetulkan tingkah laku, hanya alih keluar kurungan dan gunakan t1.start() secara eksplisit selepas penciptaan benang:
t1 = threading.Thread(target=self.read) t1.start() print("something")
Mengendalikan Argumen dalam Sasaran Benang
Apabila fungsi sasaran memerlukan hujah, gunakan hujah args atau kwargs untuk membuat threading.Thread. Sebagai alternatif, gunakan fungsi lambda, seperti yang ditunjukkan di bawah:
thread = threading.Thread(target=f, args=(a, b), kwargs={'x': c})
atau
thread = threading.Thread(target=lambda: f(a, b, x=c))
Ingat, jika menggunakan lambda, hujah fungsi dinilai apabila lambda digunakan, bukan apabila ia ditakrifkan. Ini boleh membawa kepada hasil yang tidak dijangka jika pembolehubah ditetapkan semula sebelum penjadualan urutan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Perlaksanaan Benang Saya Anomali Apabila Saya Tidak Menggunakan Benang dalam Python secara Eksplisit?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
