Python Передача Данных Между Потоками • Похожие вопросы

Python Передача Данных Между Потоками • Похожие вопросы

F1

Этот код применяет метод urlopen к каждому элементу переданной последовательности и сохраняет полученные результаты в список. Это более-менее эквивалентно следующему коду: Семафоры обычно используются для ограничения ресурса, например, для того, чтобы сервер мог обрабатывать только 10 клиентов одновременно. В отличие от операций ввода вывода, операции процессора например, математические операции со стандартной библиотекой Python не становятся намного эффективнее при использовании потоков Python.

3 ответа

У меня есть python код который читает данные как stream (sys.stdin) и затем для каждой строки выполняет какое-то действие. Теперь по мере увеличения объема данных я хочу разбить задачу среди потоков и пусть они работают параллельно. Похотел через docs и большинство из них подсказывают что потокам.

Вот базовый вопрос о многопоточности в Java: у меня есть очень большая мутабельная структура данных (дерево, если быть точным) и я так понимаю, что если я хочу модифицировать эту структуру данных одновременно из двух разных потоков, мне нужно использовать блокировки и/или другие виды.

Проблема тут в том, что func1 выполняет проверку в цикле while, находит ее false, и завершает. Так что первый поток заканчивает не печатая «got permission».

Не думаю, что этот механизм вполне то, что вы ищите. Я бы предпочел использовать условие вроде такого,

Использование ThreadPoolExecutor в Python 3

Черноволов Александр Петрович, специалист по вопросам мобильной связи и интернета
Мнение эксперта
Черноволов Александр Петрович, специалист по вопросам мобильной связи и интернета
Со всеми вопросами смело обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
Единственная проблема заключается в том, что объект выглядит как генератор, и это может вызвать проблемы, если на самом деле это был генератор. Если у вас не выходит разобраться в проблеме, пишите мне!

Многопоточность в одну строку — Toly blog

Похожие вопросы:

У меня есть следующий код, в котором я пытаюсь обработать большой объем данных, и обновить UI. Я пробовал то же самое, используя background worker, но получаю аналогичный вопрос. Проблема, похоже, в.

У меня есть C# вебсервер который я профилирую с помощью минипрофилировщика StackOverflow. Т.к это не ASP.NET сервер, а каждый запрос типично выполнялся на собственном треде, я скомпоновал.

Мне нужно передать огромный объем данных (сырые байты) между потоками — listener thread и еще один поток, который занимается манипуляцией данными. Какой лучший и быстрый способ это сделать?

У меня есть python код который читает данные как stream (sys.stdin) и затем для каждой строки выполняет какое-то действие. Теперь по мере увеличения объема данных я хочу разбить задачу среди потоков.

Вот базовый вопрос о многопоточности в Java: у меня есть очень большая мутабельная структура данных (дерево, если быть точным) и я так понимаю, что если я хочу модифицировать эту структуру данных.

Копия вклеена из this по ссылке: Переключение потоков не требует привилегий режима Kernel. Потоки уровня пользователя быстры в создании и управлении. Потоки уровня ядра вообще медленнее в создании и.

У меня пул потоков состоит из 4 потоков: t1, t2, t3, и t4. Они запущены одновременно, но ввод из t3 и t4 зависит от вывода из t2. Как мне реализовать очередь сообщений, чтобы после завершения t2 он.

Я использую QT 4.3.1 (legacy код приходится его использовать) и я прохожу референс класса между своим worker thread и GUI thread с помощью сигналов и слотов. Выполняет ли QT атомарные операции над.

У меня есть три потока в Python, которые обмениваются данными по ASCII. Первый поток читает последовательные данные с последовательного порта с крайне быстрой скоростью. Затем, я парсю и передаю те.

Я ищу способ передачи values(ex integers,arrays) между несколькими потоками в Python. Я понимаю, что эту задачу можно достичь с помощью модуля Queue, но я не очень знаком ни с python, ни с этим.

В этом обучающем модуле мы используем ThreadPoolExecutor для ускоренной отправки сетевых запросов. Мы определим функцию, хорошо подходящую для вызова в потоках, используем ThreadPoolExecutor для выполнения этой функции и обработаем результаты выполнения. Поскольку пакет requests не может выполнить веб-запрос сайта Wikipedia за 0,00001 секунды, он выдаст исключение ConnectTimeout. Параллелизм в Python также можно реализовать посредством использования нескольких процессов, однако потоки особенно хорошо подходят для ускорения приложений, использующих существенные объемы ввода вывода.

Зачем нужна многопроцессорность?

Многопроцессорность необходима для выполнения множества задач в компьютерной системе. Предположим, компьютер не многопроцессорный, а однопроцессорного типа. Мы назначаем этой системе различные процессы одновременно.

Ему придется прервать предыдущую задачу и перейти к другой, чтобы все процессы продолжались. Принцип схож с тем, как повар работает один на кухне. Чтобы приготовить еду, он должен выполнять несколько задач, таких как нарезка, очистка, приготовление пищи, замешивание теста, выпечка и т. д.

Следовательно, многопроцессорность необходима для выполнения нескольких задач одновременно без прерывания. Это также позволяет легко отслеживать все задачи. Вот почему важна необходимость концепции многопроцессорности:

  • Многопроцессорность можно представить как компьютер с более чем одним центральным процессором.
  • Многоядерный процессор относится к одному вычислительному компоненту с двумя или более независимыми блоками.

В многопроцессорном режиме ЦП может назначать несколько задач, каждая из которых имеет свой собственный процессор.

Разработчик Python

Черноволов Александр Петрович, специалист по вопросам мобильной связи и интернета
Мнение эксперта
Черноволов Александр Петрович, специалист по вопросам мобильной связи и интернета
Со всеми вопросами смело обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
В общем случае, если вы используете многопроцессовый пулл для ядро-раздельных задач, то больше ядер означает большуую скорость я говорю это с многочисленными оговорками. Если у вас не выходит разобраться в проблеме, пишите мне!

Давайте синхронизируем потоки в Python.

Модуль многопроцессорности в Python

Python предоставляет модуль многопроцессорности для выполнения нескольких задач в одной системе. Он предлагает удобный и интуитивно понятный API для работы с многопроцессорной обработкой.

Давайте разберемся на простом примере множественной обработки.

В приведенном выше коде мы импортировали класс Process, а затем создали объект Process в функции disp(). Затем мы запустили процесс с помощью метода start() и завершили процесс с помощью метода join(). Мы также можем передавать аргументы в объявленную функцию, используя ключевые слова args.

Давайте разберемся в следующем примере многопроцессорной обработки с аргументами.

В приведенном выше примере мы создали две функции: функция cube() вычисляет куб данного числа, а функция square() вычисляет квадрат данного числа.

Затем мы определили объект процесса класса Process, который имеет два аргумента. Первый аргумент – это target, который представляет функцию, которая должна быть выполнена, а второй аргумент – это args, который представляет аргумент, который должен быть передан внутри функции.

Мы использовали метод start(), чтобы запустить процесс.

Как видно из выходных данных, он ожидает завершения первого процесса, а затем второго процесса. Последний оператор выполняется после завершения обоих процессов.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.