Python multithreading eignet sich für I/O-intensive Aufgaben. 1. Es eignet sich für Szenarien wie Netzwerkanfragen, Lesen und Schreiben von Dateien, Warten von Benutzereingaben usw., z. 2. Es eignet sich nicht für Computerintensivaufgaben wie Bildverarbeitung und mathematische Operationen und kann aufgrund der globalen Interpreter Lock (GIL) nicht parallel funktionieren. Implementierungsmethode: Sie k?nnen Threads über das Threading -Modul erstellen und starten und join () verwenden, um sicherzustellen, dass der Haupt -Thread auf die Fertigstellung des untergeordneten Threads wartet und Sperre verwendet, um Datenkonflikte zu vermeiden. Es wird jedoch nicht empfohlen, zu viele Threads zu erm?glichen, um die Leistung zu vermeiden. Darüber hinaus bietet der ThreadPoolexecutor des gleichzeitigen Moduls eine einfachere Verwendung, unterstützt die automatische Verwaltung von Threadpools, die asynchronen Ergebnisseerfassung und kartbasierte Funktionen. Zu den h?ufigen Problemen z?hlen Missverst?ndnisse die Rolle von GIL, freigeschaltete gemeinsame Variablen, das Vergessen des Join und zu viele Themen führen zu Ressourcenwettbewerb, die durch Protokolle oder Debugging -Tools überprüft werden müssen.

Die Multi-Threading-Implementierung von Python ist eigentlich etwas Besonderes. Viele Menschen dachten anfangs, dass es wie andere Sprachen den vollen Gebrauch von Multi-Core-CPUs nutzen k?nnte, aber tats?chlich war es nicht ideal. Der Hauptgrund ist, dass Python über ein globales Interpreter -Sperre (GIL) verfügt, das nur einen Thread einschr?nkt, um gleichzeitig Python -Bytecode auszuführen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Multithreading in Python nutzlos ist. Es gibt immer noch viele Szenarien, die verwendet werden k?nnen.

Für welche Szenarien ist Multithreading geeignet?

Das threading Modul von Python eignet sich für I/O-intensive Aufgaben wie Netzwerkanfragen, Lesen und Schreiben von Dateien, das Warten auf Benutzereingaben usw. Diese Art von Aufgabe wartet die meiste Zeit auf externe Ressourcen. Zu diesem Zeitpunkt wird der Schaltgewinde nicht von GIL beeinflusst, kann jedoch die Gesamteffizienz verbessern.

Zum Beispiel: Wenn Sie Daten von mehreren Websites kriechen m?chten und jede Anfrage einige Sekunden lang warten muss, um zu antworten, kann das ?ffnen mehrerer Threads zum Senden gleichzeitig viel Zeit sparen.

• Web -Crawler
• Protokollsammlung und -verarbeitung
• Verhindern Sie das Stottern von Schnittstellen in GUI -Anwendungen

Es wird nicht für berechnungsintensive Aufgaben (z. B. Bildverarbeitung, gro?e Mengen an mathematischen Operationen) empfohlen, da diese Aufgaben mit GIL festhalten und nicht wirklich parallel sein k?nnen.

Wie kann man Threading verwenden, um Multi-Threading zu implementieren?

Die Verwendung threading ist der unkomplizierteste Weg. Der grundlegende Prozess besteht darin, ein Thread -Objekt zu erstellen, die objektive Funktion anzugeben und dann den Thread zu starten.

 Threading importieren

Def Worker ():
    drucken ("Arbeiter l?uft")

Threads = []
für i in Reichweite (5):
    T = Threading.Thread (Ziel = Arbeiter)
    threads.append (t)
    t.start ()

Ein paar Punkte zu beachten:

• Wenn Sie m?chten, dass alle untergeordneten Threads wie den Haupt -Thread vervollst?ndigt werden, k?nnen Sie t.join() hinzufügen.
• Verwenden Sie beim Teilen von Daten Sperren ( threading.Lock() ), um Konflikte zu vermeiden.
• Es wird nicht empfohlen, zu viele F?den zu ?ffnen, da Dutzende von ihnen fast gleich sind, zu viele werden die Leistung verlangsamen.

Gibt es eine einfachere M?glichkeit, es zu schreiben? Versuchen Sie es mit gleichzeitigen

Wenn Sie ThreadPoolExecutor nicht manuell manuell verwalten m?chten, k?nnen Sie das Modul mit concurrent.futures .

 von Concurrent.futures importieren threadpoolexecutor

Def fetch_url (URL):
    # Simulieren Sie eine Netzwerkanforderung Rückgabe f "Antwort von {url}".

urls = ["https://example.com/1", "https://example.com/2"]

Mit ThreadPoolexecutor (max_workers = 5) als Executor:
    Ergebnisse = list (Executor.map (Fetch_url, URLs))

Diese Methode hat mehrere Vorteile:

• Automatisch Thread -Poolgr??e verwalten
• Unterstützt asynchrone Ergebnisse (über zukünftige Objekte)
• Es ist einfacher, mit MAP, AS_CORPLETED -Funktionen und anderen Funktionen zu verwenden

Multi-Threading-Grube

Obwohl es einfach zu bedienen ist, gibt es einige Orte, die anf?llig für Probleme sind, insbesondere für Anf?nger.

• Gils Missverst?ndnis : Ich dachte, ich k?nnte die CPU durch ?ffnen mehrerer Threads ausführen, aber tats?chlich war es für CPU-intensive Aufgaben nicht sehr hilfreich.
• Freigegebene Variablen sind nicht gesperrt : Mehrere Threads ?ndern eine gleichzeitige Variable k?nnen zu Datenverwirrung führen.
• Ich habe Join vergessen : Der Hauptfaden endet zu schnell und der Kinderfaden wird get?tet, bevor er hingerichtet wurde.
• Zu viele Threads : überm??ige Parallelit?t kann zu Ressourcenwettbewerb und Kontextschaltaufwand führen.

Wenn Sie auf diese Probleme sto?en, k?nnen Sie das Protokoll zuerst zuerst ausdrucken, um den Thread -Ausführungsreihenfolge anzuzeigen oder Debugging -Tools zu verwenden, um den Thread -Status zu beobachten.

Grunds?tzlich ist das. Pythons Multi-Threading ist nicht allm?chtig, aber in geeigneten Szenarien immer noch sehr praktisch. Durch das Beherrschen des Anwendungs- und Nutzungsumfangs k?nnen Ihr Programm einige Aufgaben effizienter erledigen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierung von Multi-Threading in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!