


Cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses dalam Python 2.x
Cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses dalam Python 2. Dalam Python 2.x, kita boleh menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk melaksanakan pengurusan berbilang proses Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses.
Pengenalan kepada modul berbilang pemprosesan:
- Buat subproses menggunakan modul berbilang pemprosesan:
Berikut ialah contoh kod untuk mencipta subproses menggunakan modul berbilang pemprosesan: from multiprocessing import Process def func(): # 子进程要执行的代码 print("This is a child process.") if __name__ == "__main__": # 创建子进程 p = Process(target=func) # 启动子进程 p.start() # 等待子进程结束 p.join() # 输出结果 print("This is the main process.")
Dalam kod sampel di atas, kami mula-mula mengimport kelas Proses dan kemudian menentukan fungsi func sebagai anak proses Kod untuk dilaksanakan. Dalam fungsi utama, kami mencipta objek Proses p dan menentukan fungsi yang akan dilaksanakan sebagai fungsi melalui parameter sasaran. Kemudian mulakan subproses dengan memanggil kaedah p.start() dan kemudian panggil kaedah p.join() untuk menunggu subproses tamat. Akhirnya keluarkan hasilnya.
Gunakan modul berbilang pemprosesan untuk mencipta berbilang sub-proses:
Untuk tugas yang kompleks, kita selalunya perlu mencipta berbilang sub-proses untuk dilaksanakan secara selari. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk mencipta berbilang sub-proses:from multiprocessing import Process def func(index): # 子进程要执行的代码 print("This is child process %d." % index) if __name__ == "__main__": # 创建多个子进程 processes = [] for i in range(5): p = Process(target=func, args=(i,)) processes.append(p) # 启动所有子进程 for p in processes: p.start() # 等待所有子进程结束 for p in processes: p.join() # 输出结果 print("This is the main process.")
Dalam kod sampel di atas, kami menggunakan gelung untuk mencipta 5 sub-proses Fungsi fungsi setiap sub-proses menerima parameter indeks, yang mewakili nombor sub-proses. Apabila mencipta proses kanak-kanak, kami menghantar indeks parameter kepada proses kanak-kanak melalui parameter args, supaya setiap proses kanak-kanak melaksanakan tugas yang berbeza.
Gunakan modul berbilang pemprosesan untuk melaksanakan komunikasi antara proses:
Dalam pengaturcaraan berbilang proses, kadangkala perlu berkomunikasi dengan berbilang proses. Modul multiprocessing menyediakan beberapa kelas Queue untuk menghantar data antara proses. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan kelas Queue untuk melaksanakan komunikasi antara proses:from multiprocessing import Process, Queue def producer(queue): # 生产者进程 for i in range(5): item = "item %d" % i queue.put(item) print("Produced", item) def consumer(queue): # 消费者进程 while True: item = queue.get() print("Consumed", item) if item == "item 4": break if __name__ == "__main__": # 创建Queue对象 queue = Queue() # 创建生产者进程和消费者进程 p1 = Process(target=producer, args=(queue,)) p2 = Process(target=consumer, args=(queue,)) # 启动子进程 p1.start() p2.start() # 等待子进程结束 p1.join() p2.join() # 输出结果 print("This is the main process.")
Dalam kod sampel di atas, kami mencipta objek baris gilir melalui kelas Queue untuk menghantar data antara proses pengeluar dan proses pengguna. Dalam proses pengeluar, kami menggunakan kaedah put untuk meletakkan data ke dalam baris gilir, dalam proses pengguna, kami menggunakan kaedah dapatkan untuk mengeluarkan data daripada baris gilir. Apabila baris gilir kosong, proses pengguna akan menyekat secara automatik sehingga terdapat data dalam baris gilir untuk diambil. Dalam kod sampel, proses pengeluar meletakkan 5 item ke dalam baris gilir, dan kemudian proses pengguna mengambil item dari baris gilir dan mencetaknya. Apabila item yang dibawa keluar adalah "item 4", proses pengguna berakhir.
Menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses boleh meningkatkan kecekapan pelaksanaan program dengan berkesan. Melalui pengenalan artikel ini, pembaca boleh belajar cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk mencipta sub-proses, mencipta berbilang sub-proses untuk pelaksanaan selari dan melaksanakan komunikasi antara proses. Semoga artikel ini berguna untuk pengaturcaraan berbilang proses dalam Python 2.x.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses dalam Python 2.x. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa