2.25.3.3 使用锁解决竞态条件 importthreading counter=0lock=threading.Lock()defincrement():globalcounterfor_inrange(1000000):lock.acquire()# 获取锁counter+=1# 原子操作lock.release()# 释放锁# 创建多个线程threads=[]foriinrange(4):threa
start() # 创建并启动写入线程 write_thread = threading.Thread(target=safe_write_data, args=(gene_array, 20000, 10000, np.array([(f'Gene{i}', i * 100, i * 1000.0) for i in range(10000)], dtype=gene_dtype), read_write_lock)) write_thread.start() # 等待所有线程完成 read_thread...
import threading import numpy as np def sum_chunk(chunk, result): result.append(np.sum(chunk)) arr = np.random.rand(1000000) chunk_size = 10000 chunks = [arr[i:i + chunk_size] for i in range(0, arr.size, chunk_size)] results = [] threads = [] for chunk in chunks: thread ...
五、并行计算:使用多线程与多进程 Python 提供 threading 与 multiprocessing 两种标准并行模型。由于 GIL 限制,多线程适合 I/O 密集任务,而多进程适合 CPU 密集型计算任务。 multiprocessing.Pool 提供了简单的并行接口: from multiprocessing import Poolwith Pool(4) as p: results = p.map(func, dataset) 此外...
比如pandas.load()可以从数据pd.read_csv或my_csv中获取数据，通过iloc可以获取偏移量。接下来介绍一下在多线程python中如何使用多线程，首先创建多线程对象threading，代码如下：#多线程工作对象threadingfromthreadingimportthreadwiththread(target='python')ast:tt:=thread(target='worker')t.start()这里线程对象定义...
from threading import Event e = Event() 创建线程event对象 e.wait([timeout]) 阻塞等待e被set e.set() 设置e,使wait结束阻塞 e.clear() 使e回到未被设置状态 e.is_set() 查看当前e是否被设置 示例: import time import threading event = threading.Event() ...
NumPy,即Numerical Python,是Python中最为常用的科学计算库之一。它提供了强大的多维数组对象ndarray,并支持大量的数学函数和操作。与Python内置的列表相比,NumPy数组的计算速度更快,占用内存更少,非常适合处理大量的数据。 NumPy的功能不仅限于数值计算,它还支持复杂的数组操作,如切片、索引、线性代数运算等。NumPy通常与...
importpandas as pdimportthreadingimportsqlalchemyfrom sqlalchemy importcreate_engine engine=create_engine("mysql+pymysql://root:1234@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8", max_overflow=5, pool_size=10, pool_timeout=30, pool_recycle=-1,
importthreadingimportnumpyasnpimportrandomimporttime defget_random_num(tag,state):random.setstate(state)for_inrange(random.randint(10,20)):time.sleep(0.1*random.random())random.random()print(tag,'-',random.random())if__name__=='__main__':cur_state=random.getstate()print("### 单线程 ...
importnumpyasnpimportthreadingdefrandom_thread(seed):# 创建带有局部种子的随机数生成器rng=np.random.default_rng(seed)# 创建一个默认的随机数生成器,种子为 42# 生成随机数random_numbers=rng.random(5)# 生成 5 个 [0, 1) 之间的随机数print(f"线程{threading.get_ident()}生成的随机数:{random_numbe...