


Kann das ?Multiprocessing'-Modul von Python Thread-basiertes Pooling für schnellere IO-gebundene Aufgaben bieten?
Dec 20, 2024 am 10:48 AMThread-basiertes Pooling für Python-Threads
Multiprocessing bietet eine leistungsstarke Pool-Klasse zum Parallelisieren von Aufgaben mithilfe separater Prozesse. Bei Aufgaben mit IO-gebundenen Vorg?ngen kann die Prozesserstellung zu unn?tigem Overhead führen. Dies wirft die Frage auf:
K?nnen wir die Leistungsf?higkeit einer Pool-Klasse stattdessen mithilfe von Threads nutzen?
Das Multiprocessing-Modul bietet eine L?sung für dieses Dilemma, obwohl es etwas verborgen und unzureichend dokumentiert bleibt. Um auf einen Thread-basierten Pooling-Mechanismus zuzugreifen, importieren Sie die ThreadPool-Klasse aus multiprocessing.pool:
from multiprocessing.pool import ThreadPool
Hinter den Kulissen verwendet ThreadPool eine nachgebildete Process-Klasse, die Python-Threads kapselt. Diese Process-Klasse befindet sich im Modul multiprocessing.dummy und stellt eine umfassende Multiprocessing-Schnittstelle basierend auf Threads bereit.
python def __enter__(self): assert not self._running self._running = True self._target_thread = threading.Thread(target=self._target, args=self._args, kwargs=self._kwargs) self._target_thread.start() return self def __exit__(self, *excinfo): assert self._running self.Process._exiting = True self._target_thread.join() self._running = False
Durch die Verwendung dieser Thread-basierten Alternative k?nnen Sie E/A-gebundene Aufgaben nahtlos und ohne Overhead parallel ausführen der Prozesserstellung. Entfesseln Sie die Leistungsf?higkeit von Threading-Pools in Ihren Python-Anwendungen, indem Sie dieses versteckte Juwel in der Klasse multiprocessing.pool.ThreadPool des Multiprocessing-Moduls nutzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKann das ?Multiprocessing'-Modul von Python Thread-basiertes Pooling für schnellere IO-gebundene Aufgaben bieten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Hei?e KI -Werkzeuge

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem v?llig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Hei?er Artikel

Hei?e Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Hei?e Themen

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

ListsericinpythonextractSaportionofalistusingindices.1

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Es gibt viele M?glichkeiten, zwei Listen zusammenzuführen, und die Auswahl des richtigen Weges kann die Effizienz verbessern. 1. Verwenden Sie das Splei?en der Nummer, um eine neue Liste zu generieren, z. B. List1 List2; 2. verwenden Sie die ursprüngliche Liste, z. B. list1 = list2; 3.. Verwenden Sie Extend () -Methoden, um in der ursprünglichen Liste zu arbeiten, z. B. List1.Ettend (List2); 4. Verwenden Sie die Nummer zum Auspacken und Zusammenführen (Python3.5), wie z. Verschiedene Methoden sind für unterschiedliche Szenarien geeignet, und Sie müssen basierend darauf ausw?hlen, ob die Originalliste und die Python -Version ge?ndert werden sollen.

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.

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie erm?glichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsf?lle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.
