Golang convient plus à des taches de concurrence élevées, tandis que Python présente plus d'avantages dans la flexibilité. 1. Golang gère efficacement la concurrence par le goroutine et le canal. 2. Python repose sur le filetage et l'asyncio, qui est affecté par GIL, mais fournit plusieurs méthodes de concurrence. Le choix doit être basé sur des besoins spécifiques.
introduction
Lorsque nous parlons de langages de programmation, Golang et Python sont toujours discutés ensemble, en particulier sur les deux aspects de la concurrence et du multithreading. Cet article vise à explorer en profondeur les différences entre Golang et Python en simultanément et multithreading, ainsi que leurs forces et leurs faiblesses respectives. En lisant cet article, vous apprendrez à choisir la bonne langue pour gérer les taches simultanées dans différents scénarios, tout en ma?trisant certaines compétences en programmation pratiques et les meilleures pratiques.
Examen des connaissances de base
Avant de plonger dedans, passons en revue les concepts de base de la concurrence et du multithreading. La concurrence fait référence au traitement de plusieurs taches dans la même période, tandis que le multi-lancement est un moyen d'atteindre la concurrence, qui est réalisée en exécutant plusieurs threads dans le même processus. Golang et Python ont leurs propres avantages dans les méthodes de mise en ?uvre et l'efficacité dans ces deux aspects.
Golang est connu pour ses mécanismes de goroutine et de canal intégrés, qui sont au c?ur de la programmation simultanée de Golang. Python s'appuie sur le module de threading et la bibliothèque Asyncio dans la bibliothèque standard pour gérer le multithreading et la programmation asynchrone.
Analyse du concept de base ou de la fonction
Concurrence et multithreading à Golang
Le modèle de concurrence de Golang est basé sur la théorie CSP (communication des processus séquentiels) et est implémenté via Goroutine et Channel. Goroutine est un fil léger à Golang, avec très peu de frais généraux pour le démarrage et la commutation, ce qui fait que Golang fonctionne parfaitement lors de la gestion des taches simultanées élevées.
package principal importer ( "FMT" "temps" ) func dit (S String) { pour i: = 0; i <5; je { Time.Sleep (100 * time.millisecond) fmt.println (s) } } func main () { Go dit ("monde") dire ("bonjour") }
Ce code montre comment utiliser Goroutine pour obtenir une exécution simultanée. Commencez un Goroutine avec le mot clé go
, et les deux Goroutines fonctionneront en parallèle, en imprimant "Hello" et "World".
Concurrence et multithreading en python
La programmation simultanée de Python repose principalement sur threading
et la bibliothèque asyncio
. threading
prend en charge les threads, tandis asyncio
est utilisé pour implémenter la programmation asynchrone.
Filation d'importation heure d'importation Def dit (s): pour I à portée (5): Temps. imprimer (s) Si __name__ == "__main__": t1 = threading.thread (cible = dire, args = ("bonjour",)) t2 = filetage.thread (cible = disons, args = ("world",)) t1.start () t2.start () t1.join () t2.join ()
Ce code montre comment utiliser le module threading
pour implémenter une exécution simultanée multi-thread. Créez deux threads via Thread
et démarrez-les avec la méthode start
.
Exemple d'utilisation
Goroutine et canal de Golang
Le canal de Golang est un pont de communication entre les Goroutines et peut être utilisé pour synchroniser et transmettre des données. Voici un exemple d'utilisation d'un canal:
package principal Importer "FMT" func sum (s [] int, c chan int) { somme: = 0 pour _, v: = range s { somme = V } C <- sum // Envoyer une somme à la cha?ne } func main () { S: = [] int {7, 2, 8, -9, 4, 0} c: = make (chan int) aller sum (s [: len (s) / 2], c) aller sum (s [len (s) / 2:], c) x, y: = <-c, <-c // recevoir fmt.println (x, y, xy) de canal }
Ce code montre comment utiliser un canal pour implémenter la communication et le transfert de données entre deux Goroutines.
Asyncio de Python
La bibliothèque asyncio
de Python offre de puissantes capacités de programmation asynchrones qui peuvent être utilisées pour gérer des taches simultanées élevées. Voici un exemple utilisant asyncio
:
importer asyncio Async Def Says_after (Delay, quoi): Await Asyncio.Sleep (Delay) Imprimer (quoi) asynchrone def main (): Await Says_after (1, ?bonjour?) AWAIT SAIS_AFTER (2, ?monde?) asyncio.run (main ())
Ce code montre comment utiliser asyncio
pour implémenter la programmation asynchrone, en attendant que l'opération asynchrone soit terminée via le mot-clé await
.
Optimisation des performances et meilleures pratiques
L'optimisation des performances de Golang
Les mécanismes de goroutine et de canal de Golang le rendent très efficace lorsqu'ils traitent des taches de concurrence élevées, mais certaines meilleures pratiques doivent être prêtées à savoir:
- évitez la surutilisation de la goroutine : bien que le goroutine soit léger, la surutilisation peut également entra?ner une dégradation des performances. Contr?lez raisonnablement le nombre de Goroutines.
- Synchronisation à l'aide du canal : le canal peut non seulement être utilisé pour transmettre des données, mais aussi pour atteindre la synchronisation entre les goroutines, en évitant l'utilisation de serrures globales.
- Utilisez Sync.Pool : Pour les objets fréquemment créés et détruits, vous pouvez utiliser
sync.Pool
pour améliorer les performances et réduire la pression GC.
Optimisation des performances de Python
Python doit prêter attention à l'impact de GIL (Global Interpreter Lock) lors du traitement des taches simultanées, ce qui limitera l'exécution parallèle des multiples. Voici quelques meilleures pratiques:
- Utilisez le multiprocessement : si une véritable exécution parallèle est requise, vous pouvez utiliser le module
multiprocessing
pour tirer parti du CPU multicore. - Utilisez Asyncio : Pour les taches liées aux E / S, l'utilisation
asyncio
peut améliorer considérablement les performances et éviter l'impact du GIL. - évitez l'état mondial : lors de la programmation multi-thread, essayez d'éviter d'utiliser l'état global, de réduire l'utilisation des verrous et d'améliorer l'efficacité de la concurrence.
en conclusion
Golang et Python ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de concurrence et de multi-threading. Golang excelle dans des taches de concurrence élevées avec ses mécanismes de goroutine et de canal efficaces, tandis que Python fournit une programmation de concurrence flexible à travers threading
et asyncio
. La langue à choisir dépend du scénario et des exigences d'application spécifiques. Espérons que cet article vous aide à mieux comprendre les différences entre Golang et Python dans la lecture simultanée et multithlétique, et faire des choix plus intelligents dans de vrais projets.
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Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

L'introduction à l'arbitrage statistique L'arbitrage statistique est une méthode commerciale qui capture l'inadéquation des prix sur le marché financier basé sur des modèles mathématiques. Sa philosophie principale découle de la régression moyenne, c'est-à-dire que les prix des actifs peuvent s'écarter des tendances à long terme à court terme, mais reviendront éventuellement à leur moyenne historique. Les traders utilisent des méthodes statistiques pour analyser la corrélation entre les actifs et rechercher des portefeuilles qui changent généralement de manière synchrone. Lorsque la relation de prix de ces actifs est anormalement déviée, des opportunités d'arbitrage se présentent. Sur le marché des crypto-monnaies, l'arbitrage statistique est particulièrement répandu, principalement en raison de l'inefficacité et des fluctuations drastiques du marché lui-même. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, les crypto-monnaies fonctionnent 24h / 24 et leurs prix sont très susceptibles de briser les nouvelles, les sentiments des médias sociaux et les améliorations technologiques. Cette fluctuation des prix constante crée fréquemment un biais de prix et fournit aux arbitrageurs un

Iter () est utilisé pour obtenir l'objet Iterator, et Next () est utilisé pour obtenir l'élément suivant; 1. Utilisez Iterator () pour convertir des objets itérables tels que les listes en itérateurs; 2. Appelez Next () pour obtenir des éléments un par un et déclenchez l'exception de l'arrêt lorsque les éléments sont épuisés; 3. Utilisez Suivant (iterator, par défaut) pour éviter les exceptions; 4. Les itérateurs personnalisés doivent implémenter les méthodes __iter __ () et __Next __ () pour contr?ler la logique d'itération; L'utilisation de valeurs par défaut est un moyen courant de parcourir la traversée et l'ensemble du mécanisme est concis et pratique.

ShutLil.rmtree () est une fonction de Python qui supprime récursivement l'intégralité de l'arborescence du répertoire. Il peut supprimer les dossiers spécifiés et tous les contenus. 1. Utilisation de base: utilisez ShutLil.rmtree (Path) pour supprimer le répertoire, et vous devez gérer FileLenotFoundError, PermissionError et autres exceptions. 2. Application pratique: vous pouvez effacer les dossiers contenant des sous-répertoires et des fichiers en un seul clic, tels que des données temporaires ou des répertoires mis en cache. 3. Remarques: L'opération de suppression n'est pas restaurée; FilenotFoundError est lancé lorsque le chemin n'existe pas; Il peut échouer en raison d'autorisations ou d'occupation des fichiers. 4. Paramètres facultatifs: les erreurs peuvent être ignorées par ignore_errors = true

Installer le pilote de base de données correspondant; 2. Utilisez Connect () pour se connecter à la base de données; 3. Créez un objet de curseur; 4. Utilisez EXECUTE () ou Execumany () pour exécuter SQL et utiliser une requête paramétrée pour empêcher l'injection; 5. Utilisez fetchall (), etc. pour obtenir des résultats; 6. commit () est requis après modification; 7. Enfin, fermez la connexion ou utilisez un gestionnaire de contexte pour le gérer automatiquement; Le processus complet garantit que les opérations SQL sont s?res et efficaces.

Threading.Timer exécute les fonctions de manière asynchrone après un délai spécifié sans bloquer le thread principal et convient à la gestion des retards légers ou des taches périodiques. ① utilisation basique: Créez un objet Timer et Call Start () pour retarder l'exécution de la fonction spécifiée; ② Annuler la tache: appeler la méthode annulée () avant l'exécution de la tache peut empêcher l'exécution; ③ Exécution de répétition: activer le fonctionnement périodique en encapsulant la classe Repetingtimer; ④ Remarque: chaque minuterie démarre un nouveau thread et les ressources doivent être gérées raisonnablement. Si nécessaire, appelez Annuler () pour éviter les déchets de mémoire. Lorsque le programme principal sort, vous devez prêter attention à l'influence des fils non prodigués. Il convient aux opérations retardées, au traitement du délai d'attente et à un sondage simple. C'est simple mais très pratique.

La fa?on recommandée de lire les fichiers ligne par ligne dans Python est d'utiliser WithOpen () et pour les boucles. 1. Utiliser WithOpen ('Exemple.txt', 'R', Encoding = 'UTF-8') asfile: pour assurer la fermeture s?re des fichiers; 2. Utiliser pour LineInfile: pour réaliser la lecture ligne par ligne, adaptée à la mémoire; 3. Utilisez line.strip () pour supprimer les caractères ligne par ligne et les caractères d'espace blanc; 4. Spécifiez Encoding = 'UTF-8' pour éviter les erreurs de codage; D'autres techniques incluent le fait de sauter des lignes vides, de lire N lignes avant, d'obtenir des numéros de ligne et de traitement des lignes en fonction des conditions, et toujours d'éviter l'ouverture manuelle sans fermer. Cette méthode est complète et efficace, adaptée au traitement des fichiers importants

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