


Bagaimanakah Saya Boleh Mengedarkan Tugas dengan Cekap Merentas Berbilang Benang dalam Python?
Menggunakan Multithreading dalam Python untuk Pengagihan Tugas
Masalah:
Bagaimana saya boleh mengedarkan dengan cekap tugasan merentasi berbilang rangkaian dalam Python?
Jawapan:
Modul multiprocessing.dummy Python menawarkan cara yang mudah untuk mencipta kumpulan berbilang benang dan mengagihkan tugas dengan berkesan. Berikut ialah contoh mudah:
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool # Define the function to be executed def my_function(item): # Perform some operation on the item return item # Create a pool of 4 threads pool = ThreadPool(4) # Construct a list of inputs my_array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] # Distribute the tasks across the threads results = pool.map(my_function, my_array) print(results)
Dalam contoh ini, my_array mengandungi senarai integer. Fungsi map() mengambil my_function dan menerapkannya pada setiap elemen dalam my_array secara serentak menggunakan benang yang tersedia dalam kolam. Hasilnya disimpan dalam senarai keputusan.
Ciri Utama:
- Kolam Benang: Objek ThreadPool menguruskan bilangan tetap benang untuk pelaksanaan tugas.
- Fungsi Peta: fungsi map() berulang pada jujukan input dan menggunakan fungsi yang ditetapkan, membolehkan pelaksanaan selari.
- Pemudahan: Berbanding dengan versi Python yang lebih lama, multiprocessing.dummy sangat memudahkan penciptaan benang dan pengagihan tugas .
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengedarkan Tugas dengan Cekap Merentas Berbilang Benang dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)

ListsSandnumpyAraySInpythonHavedifferMememoryFootPrints: listsaremoreflexibleButlessMememory-cekap, pemanmak

ToensurePythonscriptsbehaveCorrectlyCrossdevelopment, pementasan, dan produksi, usetheseStregies: 1) Environmentvariablesforsimplesettings, 2) ConfigurationFilesfilePlexSetups, dan3) Dynamicloadingforadaptability.EachMethodeFerPiReFiteReFiteShitsandReFitSandRiteFitSandRiteFitSandRiteFiteSandRiteReFitSandRiteReFitSandRiteFiteShiteSandReFiteShitsandReShitsAnfitsEts,

Sintaks asas untuk pengirim senarai python adalah senarai [Mula: Berhenti: Langkah]. 1. Start adalah indeks elemen pertama yang disertakan, 2.Stop adalah indeks elemen pertama yang dikecualikan, dan 3. Step menentukan saiz langkah antara elemen. Hirisan tidak hanya digunakan untuk mengekstrak data, tetapi juga untuk mengubah suai dan membalikkan senarai.

ListsOutPerFormAraySin: 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData, dan3) MemoryeficiencyForSparsedata, ButmayHaveslightPerformancecostSincertaor.

ToConvertapythonarraytoalist, usethelist () constructororageneratorexpression.1) importTheArrayModuleAndCreateeanArray.2) uselist (arr) atau [xforxinarr] toConvertittoalist, urusanPengerasiPormanceAndMemoryeficiencyForlargedatasets.


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

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

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

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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