2024年10月python多线程for循环（python循环怎么用多线程去运行）

　　⑴python多线程for循环（python循环怎么用多线程去运行

　　⑵python循环怎么用多线程去运行

　　⑶背景：Python脚本：读取文件中每行，放入列表中；循环读取列表中的每个元素，并做处理操作。核心：多线程处理单个for循环函数调用模块：threading第一部分：：多线程脚本(该脚本只有两个线程，t循环次数《t)#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-*-importsysimporttimeimportstringimportthreadingimportdatetimefileinfo=sys.argvt=threading.Thread(target=MainRange,args=(,mid))threads.append(t)t=threading.Thread(target=MainRange,args=(mid,len(host_list)))threads.append(t)fortinthreads:t.setDaemon(True)t.start()t.join()print“ok“以上是脚本内容！！！----------------------------------------------------------------------：读取文件的内容文件内容：#cathostinfo.txt.............................................：输出结果：单线程:执行脚本：输出结果：#多线程：执行脚本：输出结果#

　　⑷如何多线程（多进程加速while循环(语言-python)

　　⑸importnumpyasnpimportosimportsysimportmultiprocessingasmpimporttimedefMCS(input_data,med):#t=time.perf_counter()left=lp=whileTrue:lp=lp+data_pool=input_data+leftoutput_data=med*.*data_pool/(+med)output_data=np.where(output_data》data_pool,data_pool,output_data)left=data_pool-output_datacri=(input_data-output_data)/input_data*#print(lp,data_pool,output_data,cri)ifcri《=:breakt=time.perf_counter()#print(f’Finishedin{t-t}seconds’)if__name__==“__main__“:pool=mp.Pool(processes=)tasks=foriinnp.linspace(.,.,num=):tasks.append()t=time.perf_counter()pool.starmap(MCS,tasks)#pool.apply_async(MCS,args=(,.))t=time.perf_counter()#pool.join()#pool.close()foriinnp.linspace(.,.,num=):MCS(,i)t=time.perf_counter()print(f’Finishedin{t-t}seconds’)print(f’Finishedin{t-t}seconds’)原因可能是只运行了一个例子，如图测试了个例子，测试结果如下Finishedin.secondsFinishedin.seconds并行确实有一定的加速。

　　⑹python多线程怎么用啊，多线程的话是不是能节约时间啊

　　⑺用pypy执行py脚本比默认的快。Python不支持多cPU，多线程不好用。实在不行多进程吧

　　⑻python支持多线程效果还不错，很多方面都用到了python多线程的知识，我前段时间用python多线程写了个处理生产者和消费者的问题，把代码贴出来给你看下：#encoding=utf-importthreadingimportrandomimporttimefromQueueimportQueueclassProducer(threading.Thread):def__init__(self,threadname,queue):threading.Thread.__init__(self,name=threadname)self.sharedata=queuedefrun(self):foriinrange():printself.getName(),’adding’,i,’toqueue’self.sharedata.put(i)time.sleep(random.randrange()/.)printself.getName(),’Finished’#ConsumerthreadclassConsumer(threading.Thread):def__init__(self,threadname,queue):threading.Thread.__init__(self,name=threadname)self.sharedata=queuedefrun(self):foriinrange():printself.getName(),’gotavalue:’,self.sharedata.get()time.sleep(random.randrange()/.)printself.getName(),’Finished’#Mainthreaddefmain():queue=Queue()producer=Producer(’Producer’,queue)consumer=Consumer(’Consumer’,queue)print’Startingthreads...’producer.start()consumer.start()producer.join()consumer.join()print’Allthreadshaveterminated.’if__name__==’__main__’:main()如果你想要了解更多的python多线程知识可以点下面的参考资料的地址，希望对有帮助！

　　⑼python循环怎么用多线程去运行

　　⑽importthreadingdeffun(func):func.start()#启动线程foriinrange():print’x’,ifunc.join()fun()deffun():foriinrange():print’y’,itfunc=threading.Thread(target=fun)tfunc=threading.Thread(target=fun,args=(tfunc,))tfunc.start()#启动线程

　　⑾python实现多线程并发执行

　　⑿由于停服维护的需求(服务越来越多的原因),此前编写的shell脚本执行速度缓慢(for循环,这就会很慢),为提高执行速度,参考很多资料,完成此脚本,实现并发执行机制.(当然这是测试脚本,有需要的同学,拿去改ba改ba,应该就可以用了)此处脚本参考了

　　⒀python运行多线程程序会影响电脑硬件么

　　⒁PYTHON多进程CPU利用率高,PYTHON多进程反而慢Python·年月日·次浏览导读很多时候，当我们需要使用Python来处理大量的数据的时候，为了缩短处理的时间，我们会使用多线程或多进程来并行处理任务。由于Python全局解释器锁的存在，导致在执行多线程的时候实际上只有一个线程在运行，这使得多核CPU无法发挥它真正的效率。而多进程就可以很好地解决这个问题。如果你打开多进程的姿势不对，会导致它比单进程更慢，下面我们就来看看如何正确地打开多进程。实验环境系统：Ubuntu.Python：.示例这个示例是基于Python对图片做一个预处理图片预处理?读取图片将图片转换为bytes数组?采用for循环处理批量图片这里我们直接通过循环调用图片的预处理函数，其实也就是单进程。处理了张图片，一共花了将近s。这里我为了方便就没有采用多次调用来取平均值了，如果大家想要计算得更加准确，可以采用取平均值。?采用进程池多进程处理图片?使用个进程居然花了将近s，按道理来说这不科学呀？个进程的处理速度应该要快于单个进程，现在看来居然还更慢。也就是说，我们花了更多的硬件资源，居然还花费了更多的时间。这是为什么呢？接下来看看，我们使用Queue来改进使用多进程对图片进行预处理?惊讶地发现，当我们将进程池改为根据进程的个数来分发任务时，居然速度要快将近一倍左右。特别注意：这里其实使用多线程来处理会比多进程的速度更快，而且消耗的资源也要少点。举这个例子只是为了说明，影响多进程速度的原因。影响进程速度的原因进程池速度慢可能有下面几个原因：CPU资源不足，开启更多的进程只会导致速度更慢进程之间通信传输的数据量大使用了Lock处理共享的数据进程使用了大量的os.fork()在上面的例子中，其实影响多进程速度的主要原因是因为调用preprocess函数每次都会返回一个imagearray占用的内存比较大，如果你将返回值由imagearray改为一个字符串你会发现最终它们的速度会差不多。那为什么使用Queue的速度会比进程池快那么多呢？这里主要也是因为进程池在保存数据与Queue的差异导致的。虽然说，我们在使用进程池的时候采用的也是异步调用的方式。但是，进程池在接受返回结果的时候使用了self.wait(timeout)，而进程池最终返回结果的顺序也和调用的时候保持一致。而Queue在保存数据的时候，会通过后台的线程来写数据，所以它最终保存的结果是乱序的，相对来说它的速度会更快点。

　　⒂python循环中使用多线程

　　⒃importtimeimportthreadingdefp(*listp):foriinrange(,len(listp)):print(listp)p=p=foriinrange(,):if(i%==):p.append(i)elif(i%==):p.append(i)threads=th=threading.Thread(target=p,args=(p))threads.append(th)th=threading.Thread(target=p,args=(p))threads.append(th)if__name__==’__main__’:fortinthreads:t.setDaemon(True)t.start()

　　⒄python中多线程总运行时间的统计

　　⒅子线程开启后，让主线程等待，也就是join方法，子线程全部执行完了，主线程才接着执行，这样时间就可以统计了

　　⒆python之多线程

　　⒇进程的概念：以一个整体的形式暴露给操作系统管理，里面包含各种资源的调用。对各种资源管理的集合就可以称为进程。线程的概念：是操作系统能够进行运算调度的最小单位。本质上就是一串指令的集合。

　　⒈进程和线程的区别：、线程共享内存空间，进程有独立的内存空间。、线程启动速度快，进程启动速度慢。注意：二者的运行速度是无法比较的。、线程是执行的指令集，进程是资源的集合、两个子进程之间数据不共享，完全独立。同一个进程下的线程共享同一份数据。、创建新的线程很简单，创建新的进程需要对他的父进程进行一次克隆。、一个线程可以操作（控制同一进程里的其他线程，但是进程只能操作子进程、同一个进程的线程可以直接交流，两个进程想要通信，必须通过一个中间代理来实现。、对于线程的修改，可能会影响到其他线程的行为。但是对于父进程的修改不会影响到子进程。

　　⒉第一个程序，使用循环来创建线程，但是这个程序中一共有个线程，我们创建了个线程，但是还有一个程序本身的线程，是主线程。这个线程是并行的。注意：这个程序中是主线程启动了子线程。

　　⒊相比上个程序，这个程序多了一步计算时间，但是我们观察结果会发现，程序显示的执行时间只有.秒，这是因为最后一个print函数它存在于主线程，而整个程序主线程和所有子线程是并行的，那么可想而知，在子线程还没有执行完毕的时候print函数就已经执行了，总的来说，这个时间只是执行了一个线程也就是主线程所用的时间。

　　⒋接下来这个程序，吸取了上面这个程序的缺点，创建了一个列表，把所有的线程实例都存进去，然后使用一个for循环依次对线程实例调用join方法，这样就可以使得主线程等待所创建的所有子线程执行完毕才能往下走。注意实验结果：和两个线程的结果都是两秒多一点

　　⒌注意观察实验结果，并没有执行打印taskhasdone，并且程序执行时间极其短。这是因为在主线程启动子线程前把子线程设置为守护线程。只要主线程执行完毕，不管子线程是否执行完毕，就结束。但是会等待非守护线程执行完毕主线程退出，守护线程全部强制退出。皇帝死了，仆人也跟着殉葬应用的场景：socket-server

　　⒍注意：gil只是为了减低程序开发复杂度。但是在.几的版本上，需要加用户态的锁（gil的缺陷而在点几的版本上，加锁不加锁都一样。

　　⒎下面这个程序是一个典型的生产者消费者模型。生产者消费者模型是经典的在开发架构中使用的模型运维中的集群就是生产者消费者模型，生活中很多都是

　　⒏那么，多线程的使用场景是什么？python中的多线程实质上是对上下文的不断切换，可以说是假的多线程。而我们知道，io操作不占用cpu，计算占用cpu，那么python的多线程适合io操作密集的任务，比如socket-server，那么cpu密集型的任务，python怎么处理？python可以折中的利用计算机的多核：启动八个进程，每个进程有一个线程。这样就可以利用多进程解决多核问题。