Python多线程总结

当实际处理数据时，由于系统内存有限，我们无法同时导出所有数据进行活动，因此我们需要按顺序导出批次。
为了加快操作，我们将使用多线程方法来处理数据。
以下是我概述的一系列数据流的处理示例：它主要分为三个部分：总共4 个部分总结了多线程内容的内容。
首先，让我介绍有关该流程的相关概念：在速度程序中，如果流不多，我们在听音乐时就无法播放速度。
听音乐和玩游戏是不平衡的；使用多线程后，我们可以在玩游戏时听背景音乐。
在此示例中，启动速度程序是一个过程，玩游戏和听音乐是两个主题。
Python提供了一个通道模块来执行多个流程：因为新线程系统需要资源分配和终止线程系统需要资源回收的系统，因此，如果可以重新使用线程，则可以扣除新/结束的成本以提高效率。
同时，使用主题组的语法比创建新流更简单。
Python为我们提供ThreadPoolExecutor来部署主题组，默认为儿童主题后卫。
其适应性的情况是打破大量要求或需要大量线程以完成任务，但是处理实际任务的时间很短。
其中max_worker是线程组中的线程数，并且常用的传输方法是映射和发送+as_completed。
根据业务方案，如果我们需要按传输顺序返回输出结果，我们使用地图方法，如果要先完成它，我们将返回到我们想要的任何人，我们将使用SEMMP+AS_COMPLETE方法。
我们称允许的资源仅在重要的资源期间使用一个线程，并访问要排除的重要资源。
消除彼此，也称为间接限制。
相互排除是指何时访问重要资源的流动，这是一个想访问重要资源等待的主题。
访问主题当前访问重要资源结束。
资源发布后，另一个主题可以访问重要资源。
锁的功能是识别消除相互作用。
我在厕所的一个私人房间里互相比较了。
因为私人房间里只有一个坑，所以只有一个人可以做大尺寸。
当第一个人想去厕所时，门将被锁定。
如果第二个人也想成长，则必须等到第一人称为锁并打开按钮。
在此期间，第二个人只能在门外等待。
此过程与使用代码中的密钥的原理完全相同，这里的孔是资源重要的。
Python的频道 - 通道介绍了钥匙。
该频道提供锁，有以下方法可以锁定和解放钥匙：我们会发现该程序只会打印“第一个锁”，并且程序不会结束，也不会继续运行。
这是因为当将第一个锁添加到同一线程后释放锁时，提出了第二个要求，无法执行发行版，因此永远无法释放锁，这是僵局。
如果我们使用岩石，它将正常运行，不会有僵局。
确定主流中的锁，然后锁定并创建一个T流并运行主函数以释放锁定。
结果，输出是正常的，表明主线程上的键可以通过子线程解锁。
如果上述锁更改为岩石，将报告一个错误。
在现实中设计程序时，我们将将每个功能封装到一个函数中，并且每个功能中可能具有重要的区域，因此有一个岩石。
用一个词来说，锁不能是娃娃，岩石可以是一个娃娃。
锁可以由其他线程中的锁操作，岩石只能由该流操作。

多线程图解+应用场景举例

多线程的特定实现方法主要包括三个：1 使用线程。
主题创建直接流2 创建主题类别3 使用线程组使用线程组执行任务。
有四个步骤：1 使用主题组初始化流动环境并设置通道大小。
2 将任务发送到线程组并开始流程。
3 .使用未来对象获得线程执行的状态和结果。
4 使用as_completed（）方法通过线程完成重复。
主题的优点是他们可以更有效地处理任务。
使用主题组时，您可以使用发送功能发送主题任务。
如果需要获取结果，则可以使用Result（）函数，但是当任务未完成时，此功能将阻止主流量。
为了提高效率，所有将来的对象都可以放置在AS_COMPLETED（）方法处理的列表和循环中。
发送的另一种方法是使用MAP功能将任务与线程参数相结合以更有效地执行。
共享数据的问题主要反映在冲突中，同时共享了许多访问流和资源修改。
例如，多个线程同时将操作添加到全局变量。
解决方案是将操作封装为原子活动，并使用锁来控制对资源的访问。
可以通过队列实现通用数据输入，以确保数据不会加倍。
制造商将数据添加到队列中，消费者将数据从队列中取出处理，以确保数据的独特属性。
Python中的队列提供了一系列基本活动，包括其他，GET，参与，SetDaemon等，以管理线程之间的数据交换。
使用这些工具，您可以更好地控制线程的行为，例如，等待孩子完成或系好孩子的末端的主线程。

python并行计算（上）：pathos模块

本文将在Python并行计算中介绍致病模块，主要使用过程池/线程池方法。
悲伤是一个综合的模块，不仅支持多个过程，而且还实现了多线程。
pathos has multi-process methods, including pathos.multiprocessing.ProcessPool, pathos.multiprocessing.ProcessingPool, pathos.pools.ProcessPool, etc. Using these methods, you first need to create a process pool, such as using pathos.multiprocessing.ProcessPool(*args,**kwds) to create an instance. 然后，您可以调用进程池的CLOSE（）和JOIN（）方法以关闭进程池并等待子进程完成执行。
在创建子过程时，Pathos提供了多种方式。
可以使用XXX. -Pipe（F， *Args，** KWDS）或XXX.APIPE（F， *ARGS，** KWDS）来创建单个子进程，以实现阻止或异步提交任务。
如果子进程需要返回值，建议使用XXX.MAP（f， *args，** kwds）或xxx.amap（f， *args，** kwds）使用地图方法，以实现任务的阻止或异步提交。
对于内存有限的方案，您可以使用IMAP或UIMAP方法。
映射多进程模块的多进程方法包括pathos.multiprocessing.pool，该方法被确定为pathos.multiprocessing.pool（processes = none，initializer = noneimer = none，none = none，none = none，openargs =（），maxtaskssperchild = none，none，contect = none）。
映射PP模块的多进程方法包括Pathos.pools.parallelpool和Pathos.pp.Parallelpool等，类似于多处理方法。
应当指出，通过多处理。
Pipe或Multiprocess.pipe无法将管道对象传递到子过程中。
但是，在ParelallePool中，可以将子进程的打印功能直接输出到标准输出中，因此无需提供信息。
但是，子过程的打印输出可能是异常的，最好通过返回值在主过程中输出。
在AMAP方法中，子进程的打印说明可能会导致返回结果错误，包括最后一个子进程的返回值。
因此，在AMAP方法中，应通过返回值在主过程中输出子过程的内容。
最后，映射python内置映射函数的方法包括paros.serial.serial.serialpool and Pathos.pools.serialpool，实际上是串行而不是并行计算，因此本文中未详细讨论它们。

python的多线程使用setdaemon有什么意义?

直径螺纹之类的主螺纹意味着Danium螺纹离开脱脂后会立即停止螺纹。
此功能类似于经常用作服务的Linux Camenics。
例如，例如，发出的HTTP服务器。
通常，服务器在父线程中的脚线程中开始线程以回答客户问题。
如果在此方法中启动此方法，则线程禁止母床，因此禁止预防问题的请求。
像Danummon线程一样的判断线程的线程，例如Danummon线程，线程，即使用AS.Eddoe方法。
这样，即使线程正在运行，主线程也可以确保道路可以解决更多问题。
此外，当期望所有螺纹一起停止时，所有螺纹都将停止在一起，并且预计主臂将出于此目的。
为了总结丹宁线程的主要意义以及当前和当前服务以及服务完成，所有相关线程和服务都已发布。