Python实现简单多线程任务队列

Python最近实现了简单的多线程任务队列，当我使用梯度下降算法从神经网络中获取数据时，我遇到了一些算法性能问题。
梯度代码下降算法如下（pseudocode）：defradient_descent（）：＃thregregradescentcodeplotly.write.write（x，y）一般而言，当网络要求绘制时，它将阻止和等待返回，这也会影响其他学位的执行率。
一种解决方案是每次绘制时打开一个新线程。
WRITE功能被调用，但是此方法感觉不太好。
我不想将框架用于任务队列，该框架很大且完整（分布式任务队列），因为该框架对我的需求太重了，而且我的情节不需要Redis来持久数据。
那么可以使用哪种方法来解决它？ 我在python中写了一个小任务队列，可以打电话给Plotly。
在单独的线程中写入功能。
以下是程序代码。
OnThreading importThreadImportQueweueImportTimeClasStaskqueue（queue.queue）：首先，我们继承了queue.queue类。
从队列类别中，您可以继承并放置方法以及队列的行为。
def__init __（self，num_workers = 1 ）：queue.queue .__ init __（self）self.num_workers = num_workerself.start_workers（）是初始化的，我们不需要考虑工作线程的数量。
defadd_task（self，task，*args，** kwargs）：args = argsor（）kwargs = kwargsor {} self.put（（任务，args args，kwargs））我们存储任务，args，args，kwargs，kwargs在tuples中。
*args可以传递不同数字的参数，** kwargs可以传递名为参数。
defstart_workers（self）：foriinrange（self.num_workers）：t = thread（dimensions = self.worker）t. daemon = theationed（）我们为每个工人创建一个线程，然后在后台删除。
The following is the code for the working function: Defworker (self): Whiletrue: tupl = self.get () element, args, kwargs = self.get () element (*args, ** kwargs) self.task_done () works get the task at the top of the queue and run it according to the input. 这是队列的代码：我们可以通过以下代码进行测试：deflokkah（*args，** kwargs）：time.sleep（5 ）打印“ blokkahmofo！” 我们想做的任务的名称。
队列已经在内存中缓存，并且没有执行许多任务。
以下步骤是将主队列作为一个单独的过程运行，以便当主程序熄灭并执行数据库的耐力时，队列任务不会停止运行。
但是，这个示例是如何从非常简单的小任务中为这样一个复杂程序编写工作队列的一个很好的例子。
在defradient_escent（）：＃thrigientescentCodequeue.add_task（plotly.write，x = x，y = y）被修改后，我的梯度下降算法似乎更有效。
如果您有兴趣，请参见以下代码。
Preview ImportthreadimportqueWeiEimportTimeClasstaskqueue (queue.queue): Def__init __ (Self, Num_Workers = 1 ): queue.queue .__ Init __ (self) self.num_workers = NUM​​_WORKERSSELF.Stask_WORSKSELF.Stask_workersself.Staskers Kwargs）：args = argsor（）kwargs = kwargsor {} self.put（（任务，args，kwargs））defstart_workers（self）：foriinrange（foriinrange（self.num_workers） whileTretue：tupl = self.get（）item，args，kwargs = self.get（*args，** kwargs）self.task_done（）defests（）：deflockah（*args，*ime.sleep（*ime.sleep） （1 0）：q.Add_task（blockah）q.join（）#blockuntilalltasksaredoneprint“ alldone！”

Python中Thread类的start和run方法的区别

在Python中，当创建螺纹流时，调用开始方法和调用运行方法之间存在一些主要区别：1 当使用开始方法启动线程时，线程将输入Ready的状态，然后Python解释将实现流量的运行方法。
起始方法是一种方便的方法。
当方法开始调用该方法时，当前流将立即返回并继续执行下一个代码，而流将独立运行。
2 如果直接调用震颤，新线程将无法启动。
在这种情况下，线程的代码将作为正常函数顺序实现。
这意味着程序将等到执行该方法后继续执行下一个代码。
这种方法无法实现多线程的优势，因为程序中只有一个主线程，并且许多任务不能并行执行。
简而言之，启动方法是线程激活线程的建议方法，而运行方法可以在没有流的上下文的情况下运行线程的代码。
使用正确的方法开始确保线程独立运行到主流程，从而实现实际的多线程活动。

python线程数设置多少（线程数设置多少合适）

今天，我与您分享准备了多少个线程，按计划的棍棒如何以及有多少个线程。
如果您现在解决了问题，请不要忘记关注并立即启动此网站！ 在本文中，《目录列表：1 》。
如何设置辩论的数量。
Python 2 中的线程。
Xobahy了解一切。
对Pythong Pythong的最大辩论数量的解释。
辩论的数量。
SSH是一个网络命令，并检查服务器中允许的线程和过程的影响，Cpous Copor，所有内容都是CPO。
。
操作系统是计算机管理器和大型管家。
活动时间表，信息放置和管理负责整个计算机硬件。
申请是具有特定活动的程序。
种族和操作系统的程序不是一个线程。
但是，使用这些程序来组织程序存在许多缺点。
如果一个过程被暂停，则一般程序位于网站上，然后将从更改流程的系统资源中为您提供支持。
因此，该线程看起来像一个可以使用的小型单元，可以单独使用，并且程序性能非常低。
一个过程可能有许多线程，并且是世界上大多数世界中最多的中文版本的乘以给我的私人信息，其中包括Python的主要教育资源。
进度控制块 程序控制块（Pyfoney的PROGROM先进信息的信息 图书馆的螺纹和繁荣的封装可以锁定，锁，rackoch，状态和其他尸体提供pythorges的部分。
当口译员没有错误时，现在在程序代码中它可能发生，并且涉及这些数据的相同内容部分。
锁定对象是将锁定和锁定锁定以锁定。
测量的共同构造是提交引擎盖。
完成追随者代码。
如果您在锁定的共享代码，锁，锁，锁定以删除锁，锁，锁定项目锁定时释放。
利用浪费浪费的最严重的浪费来创建某些东西。
这个过程的目的类似于证词。
start（），join（）和其他方法。
线程中有一个单独的方法。
服务提供商已完成，并从工作场所完成了coerease pleter计划。
用于创建Coston和会计警察池的模块，以下是以下常见策略： 未来的未来用于寻找粘土的价格。
如果工作发生在新线程中，则执行的线程将被杀死。
应将用于紫色的步骤放在下面，以解锁以下内容的检查。
系统中的贸易线程。
当系统中有相同数量的类似线程时，它会在系统性能中引起鲜明的果实处理，甚至导致Python的解释器。
不要忘记在Python中搜索时间，就像Python的许多线程一样，您准备花费本网站的内容。

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。
首先，我介绍了相关概念：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。
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为我们提供了ThreadPoolExecutor来部署线程组，默认来保护频道。
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。
访问当前访问重要资源的主题。
锁的功能是识别消除相互作用。
我已经将彼此与厕所中的一个过程进行了比较。
当第一个人想去厕所时，门将被锁定。
此过程与在代码中使用锁定的原理完全相同，而这里的孔是一个重要的资源。
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t和t的流运行主要功能以释放锁。
如果上述锁更改为岩石，将报告一个错误。
在实际设计中，我们将每个功能都封装到一个函数中，并且每个功能中可能都有重要区域，因此有必要拥有岩石。
用一个词来说，锁不能是娃娃，岩石可以是一个娃娃。