Kinh Nghiệm Hướng dẫn Hướng dẫn when to use python threads – lúc nào sử dụng chuỗi python Chi Tiết
Bạn đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn when to use python threads – lúc nào sử dụng chuỗi python được Cập Nhật vào lúc : 2022-10-21 19:20:20 . Với phương châm chia sẻ Bí quyết Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi Read nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Mình lý giải và hướng dẫn lại nha.
Tôi có một dự án công trình bất Động sản cho việc làm. Chúng tôi đã viết một mô -đun và ở đó như một #Todo để triển khai luồng để cải tổ mô -đun. Tôi là một lập trình viên Python khá mới và quyết định hành động đánh một cú đánh vào đó. Trong khi tham gia học và thực thi luồng, tôi đã có vướng mắc tương tự như có bao nhiêu chủ đề là quá nhiều? Bởi vì chúng tôi có một hàng đợi khoảng chừng 6 đối tượng người dùng cần phải xử lý, vậy tại sao lại tạo 6 luồng (hoặc bất kỳ luồng nào) để xử lý những đối tượng người dùng trong list hoặc hàng đợi khi thời hạn xử lý không đáng kể? (Mỗi đối tượng người dùng mất nhiều nhất khoảng chừng 2 giây để xử lý)
Nội dung chính
- Khi nào tôi nên sử dụng chủ đề?
- Khi nào bạn tránh việc sử dụng chủ đề?
- Tôi nên sử dụng bao nhiêu chủ đề?
- Có phải luồng trong Python tốt không?
Vì vậy, tôi đã chạy một thí nghiệm nhỏ. Tôi muốn biết nếu có mức tăng hiệu suất từ việc sử dụng luồng. Xem mã Python của tôi phía dưới:
import threading
import queue
import math
import time
results_total = []
results_calculation = []
results_threads = []
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, thread_id, q):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = thread_id
self.q = q
def run(self):
# print(“Starting ” + self.name)
process_data(self.q)
# print(“Exiting ” + self.name)
def process_data(q):
while not exitFlag:
queueLock.acquire()
if not workQueue.empty():
potentially_prime = True
data = q.get()
queueLock.release()
# check if the data is a prime number
# print(“Testing 0 for primality.”.format(data))
for i in range(2, int(math.sqrt(data)+1)):
if data % i == 0:
potentially_prime = False
break
if potentially_prime is True:
prime_numbers.append(data)
else:
queueLock.release()
for j in [1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 75, 100, 150, 250, 500,
750, 1000, 2500, 5000, 10000]:
threads = []
numberList = list(range(1, 10001))
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue()
numberThreads = j
prime_numbers = list()
exitFlag = 0
start_time_total = time.time()
# Create new threads
for threadID in range(0, numberThreads):
thread = MyThread(threadID, workQueue)
thread.start()
threads.append(thread)
# Fill the queue
queueLock.acquire()
# print(“Filling the queue…”)
for number in numberList:
workQueue.put(number)
queueLock.release()
# print(“Queue filled…”)
start_time_calculation = time.time()
# Wait for queue to empty
while not workQueue.empty():
pass
# Notify threads it’s time to exit
exitFlag = 1
# Wait for all threads to complete
for t in threads:
t.join()
# print(“Exiting Main Thread”)
# print(prime_numbers)
end_time = time.time()
results_total.append(
“The test took 0 seconds for 1 threads.”.format(
end_time – start_time_total, j)
)
results_calculation.append(
“The calculation took 0 seconds for 1 threads.”.format(
end_time – start_time_calculation, j)
)
results_threads.append(
“The thread setup time took 0 seconds for 1 threads.”.format(
start_time_calculation – start_time_total, j)
)
for result in results_total:
print(result)
for result in results_calculation:
print(result)
for result in results_threads:
print(result)
Thử nghiệm này tìm thấy những số nguyên tố trong mức chừng từ là 1 đến 10000. Thiết lập này được lấy quá nhiều từ https://www.tutorialspoint.com/python3/python_multithreading.htms nhưng thay vì in một chuỗi đơn thuần và giản dị, tôi hỏi những chủ đề để tìm những số nguyên tố chính để tìm những số nguyên tố chính để tìm những số nguyên tố để tìm những số nguyên tố để tìm số nguyên tố để tìm số nguyên tố để tìm số nguyên tố để tìm . Đây thực sự không phải là ứng dụng trong toàn thế giới thực của tôi nhưng hiện tại tôi không thể kiểm tra mã tôi đã viết cho mô -đun. Tôi nghĩ rằng đấy là một thử nghiệm tốt để đo lường hiệu suất cao của những chủ đề tương hỗ update. Ứng dụng trong toàn thế giới thực của tôi liên quan đến việc rỉ tai với nhiều thiết bị tiếp nối đuôi nhau. Tôi đã chạy bài kiểm tra 5 lần và trung bình thời hạn. Dưới đấy là kết quả trong một biểu đồ:
Các vướng mắc của tôi liên quan đến luồng và bài kiểm tra này như sau:
Có phải bài kiểm tra này thậm chí còn là một đại diện thay mặt thay mặt tốt về kiểu cách sử dụng chủ đề? Đây không phải là một trường hợp sever/máy khách. Về hiệu suất cao, có tốt hơn không để tránh tuy nhiên tuy nhiên khi bạn không phục vụ người tiêu dùng hoặc xử lý những bài tập/việc làm được thêm vào hàng đợi?
Nếu câu vấn đáp cho một là “Không, bài kiểm tra này sẽ không còn phải là nơi người ta nên sử dụng những luồng.” Sau đó là lúc nào? Nói chung.
Nếu câu vấn đáp cho một là “Có, điều này là OK để sử dụng những chủ đề trong trường hợp đó.”, Tại sao việc thêm chủ đề ở đầu cuối mất nhiều thời hạn hơn và nhanh gọn đạt đến một cao nguyên? Thay vào đó, tại sao người ta muốn sử dụng những chủ đề vì phải mất nhiều thời hạn hơn nhiều lần so với việc tính toán nó trong một vòng lặp.
Tôi nhận thấy rằng khi tỷ suất việc làm trên luồng trở nên gần với cùng 1: 1, thời hạn thực thi để thiết lập những luồng trở nên dài hơn thế nữa. Vì vậy, việc chỉ có hữu ích khi bạn tạo những chủ đề một lần và giữ cho chúng tồn tại càng lâu càng tốt để xử lý những yêu cầu hoàn toàn có thể enqueue nhanh hơn chúng hoàn toàn có thể được xem toán?
Khi nào tôi nên sử dụng chủ đề?
Chủ đề rất hữu ích trong lập trình tân tiến bất kể lúc nào một quy trình có nhiều trách nhiệm để thực thi độc lập với những quy trình khác.Điều này đặc biệt quan trọng đúng thời cơ một trong những trách nhiệm hoàn toàn có thể chặn và mong ước được cho phép những trách nhiệm khác tiến hành mà không chặn.whenever a process has multiple tasks to perform independently of the others. This is particularly true when one of the tasks may block, and it is desired to allow the other tasks to proceed without blocking.
Khi nào bạn tránh việc sử dụng chủ đề?
Một nguyên do để không sử dụng đa luồng là: có một trách nhiệm và không còn giao diện người tiêu dùng nào mà tác vụ sẽ can thiệp.There is one task, and no user interface with which the task will interfere.
Tôi nên sử dụng bao nhiêu chủ đề?
Nói chung, Python chỉ sử dụng một luồng để thực thi tập hợp những câu lệnh bằng văn bản.Điều này nghĩa là trong Python, chỉ có một luồng sẽ tiến hành thực thi tại thuở nào điểm.one thread to execute the set of written statements. This means that in python only one thread will be executed a time.
Có phải luồng trong Python tốt không?
Để tóm tắt lại, luồng trong Python được cho phép nhiều luồng được tạo trong một quy trình duy nhất, nhưng do Gil, không còn ai trong số chúng sẽ chạy cùng một lúc.Chủ đề vẫn là một lựa chọn rất tốt khi chạy nhiều tác vụ ràng buộc I/O đồng thời.Threading is still a very good option when it comes to running multiple I/O bound tasks concurrently.Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Hướng dẫn when to use python threads – lúc nào sử dụng chuỗi python
programming
python
Python threading
threading.sự kiện python
Daemon thread Python
Reply
6
0
Chia sẻ
Share Link Cập nhật Hướng dẫn when to use python threads – lúc nào sử dụng chuỗi python miễn phí
Bạn vừa đọc nội dung bài viết Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Review Hướng dẫn when to use python threads – lúc nào sử dụng chuỗi python tiên tiến và phát triển nhất và ShareLink Download Hướng dẫn when to use python threads – lúc nào sử dụng chuỗi python Free.
Giải đáp vướng mắc về Hướng dẫn when to use python threads – lúc nào sử dụng chuỗi python
Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Hướng dẫn when to use python threads – lúc nào sử dụng chuỗi python vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Mình lý giải và hướng dẫn lại nha
#Hướng #dẫn #python #threads #khi #nào #sử #dụng #chuỗi #python