python中對線程的支援的確不夠,不過據說python有足夠完備的非同步網路框架模組,希望日後能學習到,這裡就簡單的對python中的線程做個總結
#threading庫可用來在單獨的執行緒中執行任意的python可調用物件。儘管此模組對執行緒相關操作的支援不夠,但是我們還是能夠用簡單的執行緒來處理I/O操作,以減少程式回應時間.
from threading import Thread import time def countdown(n): while n > 0: print('T-minus:', n) n -= 1 t = Thread(target=countdown, args=(10,)) t.start() # 开启线程 time.sleep(2) if t.is_alive() is True: print("停止线程...") t._stop() # 停止线程
start函數是用來開啟線程的,_stop函數是用來停止線程的。為了防止在線程中進行I/O操作時出現阻塞等問題,運行一段時間之後,可以判斷線程是否還存活,如果線程還存在就調用_stop()停止,防止阻塞(你可以將_stop函數封裝到類中,我這裡並沒有這麼做)。
當然,你可以呼叫ThreadPool執行緒池來處理,而不是手動建立執行緒。如果線程間不需要共享變數的話,使用線程還是很方便的,可以減少很多的麻煩操作以及省時。如果需要在線程間進行通信,我們可以使用隊列來實現:
from queue import Queue from threading import Thread class kill: def terminate(self, t): if t.isAlive is True: t._stop() def product(out_q): for i in range(5): out_q.put(i) def consumer(in_q): for i in range(5): print(in_q.get()) q = Queue() t1 = Thread(target=consumer, args=(q,)) t2 = Thread(target=product, args=(q,)) t1.start() t2.start() k = kill() # 查询线程是否终止,防止阻塞... k.terminate(t1) k.terminate(t2)
Queue實例會被所有的線程共享,同時它又擁有了所有所需要的鎖,因此它們可以安全的在任意多的執行緒中共享。這裡要注意,不要再多執行緒中使用除了put(),get()方法之外的queue類別的方法,因為在多執行緒環境中這是不可靠的!對於簡單的小型的線程中資料的通信,可以使用佇列來處理。如果是大型的資料需要交互通信,python提供了相關的模組你可以使用,具體的u need baidu.
所謂協程,其實就是在單線程的環境下的yield程式。
from collections import deque def countdown(n): while n > 0: print("T-minus", n) yield # 返回之后下次直接从这里执行...相当于C#里面得yield return . n -= 1 print("this is countdown!!!") def countup(n): x = 0 while x < n: print("Counting up", x) yield x += 1 class TaskScheduler: def __init__(self): self._task_queue = deque() def new_task(self, task): self._task_queue.append(task) def run(self): while self._task_queue: task = self._task_queue.popleft() try: next(task) self._task_queue.append(task) except StopIteration: pass sche = TaskScheduler() sche.new_task(countdown(10)) sche.new_task(countdown(5)) sche.new_task(countup(15)) sche.run()
在這裡說下自己這段時間使用python的心得,python的確不錯,但性能也是為人詬病,一開始學習python,我也是去做一些比較炫的程序,最起碼聽起來逼格高,例如使用python的自然語言處理來做情緒分析以及最熱的爬蟲程序,還有做炫的數據分析圖表。漸漸地,我就放下了那些,因為程式的重點不在那些,只要你會點基本的語法,看得懂官方文件就能夠做出來,而程式碼的重點在性能,優化。最大程度的寫出功能最完善,性能最優,結構最優美的程序,其實這就有點像是政治老師常說的"文化軟實力",程序中的"軟實力"應該是在程序中嵌入最適合的設計模式,做最完整的程式最佳化,採用最省效能的資料結構等.
以上是python簡單線程和協程的實例詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomoGeneData,performance-Caliticalcode,orinterfacingwithccode.1)同質性data:arraysSaveMemorywithTypedElements.2)績效code-performance-calitialcode-calliginal-clitical-clitical-calligation-Critical-Code:Arraysofferferbetterperbetterperperformanceformanceformancefornallancefornalumericalical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactsperformance.2)listssdonotguaranteeconecontanttanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectacccesslectaccesslecrectaccesslerikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,負索引,切片,口頭化。 1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造


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