Multithreading in Python: Verbesserung der Parallelit?t, aber nicht der Ausführungszeit
Multithreading ist eine leistungsstarke Technik zum Erstellen gleichzeitiger Programme, die mehrere Aufgaben gleichzeitig bearbeiten k?nnen . In Python wird Multithreading durch das Threading-Modul unterstützt. Obwohl Multithreading eine verbesserte Reaktionsf?higkeit und Multitasking erm?glicht, beschleunigt es jedoch nicht direkt die Ausführungszeit rechenintensiver Aufgaben.
Pythons GIL und seine Einschr?nkungen
Die Global Interpreter Lock (GIL) ist ein Mechanismus in der CPython-Implementierung von Python, der verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Bytecode ausführen. Dies bedeutet, dass zwar mehrere Threads vorhanden sein k?nnen, jedoch jeweils nur ein Thread Python-Anweisungen ausführen kann.
Die GIL dient dazu, die Integrit?t und Korrektheit des Speicherverwaltungssystems von Python sicherzustellen. Ohne sie k?nnten mehrere Threads gleichzeitig auf den gemeinsam genutzten Speicher zugreifen und diesen ?ndern, was zu Datenbesch?digung und Programmabstürzen führen k?nnte. Der Nachteil der GIL besteht jedoch darin, dass sie das Parallelit?tspotenzial von Python für bestimmte Aufgaben einschr?nkt.
Wenn Multithreading Geschwindigkeitsvorteile bieten kann
Multithreading kann dennoch Leistungsvorteile bieten in bestimmten Szenarien. Bei der Bearbeitung von I/O-gebundenen Aufgaben, bei denen das Programm beispielsweise viel Zeit damit verbringt, auf externe Ressourcen zu warten (z. B. Netzwerkzugriff, Dateivorg?nge), kann Multithreading dazu führen, dass mehrere Threads diese Vorg?nge gleichzeitig verarbeiten. Dies kann zu einer geringeren Latenz und einer verbesserten Reaktionsf?higkeit führen.
Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von Bibliotheken von Drittanbietern, die in anderen Sprachen als Python geschrieben sind (C-Erweiterungen). Diese Bibliotheken k?nnen die GIL freigeben, sodass mehrere Threads ihren Code parallel ausführen k?nnen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Technik eine sorgf?ltige Handhabung und ordnungsgem??e Synchronisierung erfordert, um potenzielle Speicherprobleme und Rennbedingungen zu vermeiden.
Wann ist Multiprocessing in Betracht zu ziehen?
Für Aufgaben, die sind rechenintensiv und erfordern umfangreiche CPU-Verarbeitung. Multithreading ist aufgrund der Einschr?nkungen der GIL nicht die optimale L?sung. In solchen F?llen ist es sinnvoller, Multiprocessing in Betracht zu ziehen, das die Erstellung separater Prozesse erm?glicht, die unabh?ngig vom Python-Hauptprozess ausgeführt werden. Jeder Prozess verfügt über seinen eigenen Speicherplatz, wodurch die Einschr?nkungen der GIL entfallen und echte Parallelit?t erm?glicht wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerl?ngert Multithreading in Python die Ausführungszeit?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
