Что такое потоки в Python

machine learning курсы, python machine learning уроки, курсы по машинному обучению, предобработка данных python, курс машинное обучение на python, открытый курс машинного обучения, бесплатный курс по питон, nlp python, курс машинное обучение на python, курс по подготовке данных, курс машинное обучение на python, открытый курс машинного обучения, бесплатный курс по питон, nlp python, курс машинное обучение на python, курс по подготовке данных

Многопоточное программирование — это мощный инструмент для увеличения параллельности в Python. Он позволяет одновременно выполнять несколько задач внутри одного процесса. Это особенно полезно в многозадачных приложениях, где несколько операции должны выполняться параллельно. В этой статье мы рассмотрим многопоточность в Python.

Потоки в Python: особенности работы в практических примерах

Потоки — это небольшие подзадачи, которые выполняются внутри одного процесса. Они делят ресурсы процесса, такие как память и центральный процессор, и выполняются параллельно. В Python существует масса способов создания и управления потоками, но мы рассмотрим самый распространенный: библиотеку threading, которая предоставляет простой способ работы с потоками:

import threading

def print_numbers():
    for i in range(1, 6):
        print(f"Number {i}")

def print_letters():
    for letter in 'abcde':
        print(f"Letter {letter}")


# Создание потоков
t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
t2 = threading.Thread(target=print_letters)


# Запуск потоков
t1.start()
t2.start()


# Ожидание завершения потоков
t1.join()
t2.join()


print("Both threads have finished")

В этом примере мы создаем два потока, t1 и t2, которые выполняют функции print_numbers и print_letters соответственно. Затем мы запускаем эти потоки и ждем их завершения с помощью метода join. Это позволяет гарантировать, что оба потока выполнятся до вывода фразы Both threads have finished.

Многопоточность также может использоваться для работы с общими ресурсами. Важно обеспечить безопасный доступ к этим ресурсам, чтобы избежать гонок данных. Для этого можно использовать блокировки:

import threading


# Общий ресурс
counter = 0


# Создание блокировки
counter_lock = threading.Lock()


def increment_counter():
    global counter
    for _ in range(1000000):
        with counter_lock:
            counter += 1


def decrement_counter():
    global counter
    for _ in range(1000000):
        with counter_lock:
            counter -= 1


# Создание потоков
t1 = threading.Thread(target=increment_counter)
t2 = threading.Thread(target=decrement_counter)


# Запуск потоков
t1.start()
t2.start()


# Ожидание завершения потоков
t1.join()
t2.join()


print(f"Counter value: {counter}")

Здесь мы создаем два потока, t1 и t2, которые увеличивают и уменьшают значение counter соответственно. Мы используем блокировку counter_lock, чтобы предотвратить одновременный доступ к общему ресурсу.

Таким образом, потоки представляют собой мощный инструмент для увеличения параллельности в Python. Она позволяет выполнять несколько задач параллельно, что может значительно улучшить производительность ваших программ. Однако при работе с потоками следует быть осторожными, чтобы избежать проблем, связанных с гонками данных и блокировками.

Computer vision на Python

Код курса
VISI
Ближайшая дата курса
1 апреля, 2024
Длительность обучения
40 ак.часов
Стоимость обучения
90 000 руб.

Все это делает Python универсальным и надежным средством для работы с производительными приложениями, а также с Big Data обработкой. Освоить Python на профессиональном уровне в разработчика различных приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Python в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Источники

  1. https://docs.python.org/3/

Добавить комментарий

Поиск по сайту