python簡單線程和協(xié)程學(xué)習(xí)心得(分享)
python中對線程的支持的確不夠,不過據(jù)說python有足夠完備的異步網(wǎng)絡(luò)框架模塊,希望日后能學(xué)習(xí)到,這里就簡單的對python中的線程做個總結(jié)
threading庫可用來在單獨的線程中執(zhí)行任意的python可調(diào)用對象。盡管此模塊對線程相關(guān)操作的支持不夠,但是我們還是能夠用簡單的線程來處理I/O操作,以減低程序響應(yīng)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() # 開啟線程
time.sleep(2)
if t.is_alive() is True:
print("停止線程...")
t._stop() # 停止線程start函數(shù)是用來開啟線程的,_stop函數(shù)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(xiàn)阻塞等問題,運行一段時間之后,可以判斷線程是否還存活,如果線程還存在就調(diào)用_stop()停止,防止阻塞(你可以將_stop函數(shù)封裝到類中,我這里并沒有這么做)。
當(dāng)然,你可以調(diào)用ThreadPool線程池來處理,而不是手動創(chuàng)建線程。如果線程間不需要共享變量的話,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(xiàn):
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() # 查詢線程是否終止,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線程共享。在這里要注意,不要再多線程中使用除了put(),get()方法之外的queue類的方法,因為在多線程環(huán)境中這是不可靠的!對于簡單的小型的線程中數(shù)據(jù)的通信,可以使用隊列來處理。如果是大型的數(shù)據(jù)需要交互通信,python提供了相關(guān)的模塊你可以使用,具體的u need baidu.
所謂協(xié)程,其實就是在單線程的環(huán)境下的yield程序。
from collections import deque
def countdown(n):
while n > 0:
print("T-minus", n)
yield # 返回之后下次直接從這里執(zhí)行...相當(dāng)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()在這里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(xué)習(xí)python,我也是去做一些比較炫的程序,最起碼聽起來格調(diào)高,比如使用python的自然語言處理來做情感分析以及最熱的爬蟲程序,還有做炫的數(shù)據(jù)分析圖表。漸漸地,我就放下了那些,因為程序的重點不在那些,只要你會點基本的語法,看得懂官方文檔就能夠做出來,而程序代碼的重點在性能,優(yōu)化。最大程度的寫出功能最完善,性能最優(yōu),結(jié)構(gòu)最優(yōu)美的程序,其實這就有點像是老師常說的"文化軟實力",程序中的"軟實力"應(yīng)該是在程序中嵌入最適合的設(shè)計模式,做最完備的程序優(yōu)化,采用最省性能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。
以上這篇python簡單線程和協(xié)程學(xué)習(xí)心得(分享)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Python解析JSON數(shù)據(jù)的基本方法實例代碼
JSON (JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python解析JSON數(shù)據(jù)的基本方法,文中通過實例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-01-01
Django項目中動態(tài)設(shè)置靜態(tài)文件路徑的全過程
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Django項目中動態(tài)設(shè)置靜態(tài)文件路徑的相關(guān)資料,文中通過圖文介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下2022-02-02
Python中的優(yōu)先隊列(priority?queue)和堆(heap)
這篇文章主要介紹了Python中的優(yōu)先隊列(priority?queue)和堆(heap),具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-09-09
python 利用panda 實現(xiàn)列聯(lián)表(交叉表)
這篇文章主要介紹了python 利用panda 實現(xiàn)列聯(lián)表(交叉表),具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-02-02
Pytorch訓(xùn)練模型得到輸出后計算F1-Score 和AUC的操作
這篇文章主要介紹了Pytorch訓(xùn)練模型得到輸出后計算F1-Score 和AUC的操作,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2021-05-05
Python異步編程入門之實現(xiàn)文件批處理的并發(fā)處理方式
本文以Python初級程序員為對象,介紹了如何使用asyncio和logging模塊實現(xiàn)一個異步批處理文件的并發(fā)處理系統(tǒng),以提高處理大量文件或數(shù)據(jù)時的效率,其中,通過配置日志系統(tǒng)記錄處理文件的日志信息,定義AsyncBatchProcessor類控制并發(fā)任務(wù)的數(shù)量2024-10-10
Python讀取Excel數(shù)據(jù)實現(xiàn)批量生成PPT
我們常常面臨著大量的重復(fù)性工作,通過人工方式處理往往耗時耗力易出錯。而Python在辦公自動化方面具有天然優(yōu)勢。本文將利用讀取Excel數(shù)據(jù)并實現(xiàn)批量生成PPT,需要的可以參考一下2022-05-05

