多线程编程允许程序在同一进程中同时执行多个线程,每个线程都可以独立地执行任务,从而提高程序的执行效率和响应性。 创建线程的方式主要有两种:一种是直接实例化threading.Thread类,并传入目标函数;另一种是继承threading.Thread类,并重写run方法。下面是一个通过直接实例化threading.Thread类来创建线程的简单示例: 代码语...
AbstractEventLoop.run_in_executor(executor, func, *args): executor是一个Executor实例,如果为None则使用默认的executor;func是一个普通函数,args为func的参数。 该方法可以在一个不同的线程里执行函数,而不阻塞event loop的线程。 import asyncio import requests async def query_data(n, url): print("task %...
for data in pool.map(spider.get_html_from_url_by_fpclient,urls): 1. 2. 3、异步(协程) Python3版本引入了async/await特性,其特点是:当执行过程中遇到IO请求的时候,可以将CPU资源出让,运行其他的任务;待IO完成之后,继续执行之前的任务。协程切换与线程切换比较类似,但协程切换更轻,不需要操作系统参与(没...
1, winner)6await pool.incr('total_games_played')78async def main():9# Connect to Redis10pool = await aioredis.create_redis_pool('redis://localhost', encoding='utf8')11# Tail the event stream12last_id = '$'13whileTrue:14events = await pool.xread(['wins_stream']...
defslow_function():time.sleep(2)slow_function() 通过将@timing_decorator放在函数定义之前,可以在函数执行前后记录执行时间。 带参数的装饰器 装饰器可以带参数,这使得它们更加通用。 以下是一个带参数的装饰器示例,用于指定最大重试次数: 代码语言:javascript ...
result=await async_function()print(result) run(await_coroutine())#1 2.4 异步生成器 asyncdefasync_fun(): asyncforiingenerator_async_fun():print(i) asyncdefgenerator_async_fun():yield1if__name__=='__main__': async_fun().send(None) ...
print(f"Nice to meet you, {name}!") asyncdefmain(): task1 = asyncio.create_task(greet("Alice")) task2 = asyncio.create_task(greet("Bob")) awaittask1 awaittask2 asyncio.run(main()) In this example, an async functiongreetis declared, which prints a greeting message, waits for 1 ...
除了使用loop.run_until_complete方法,还可以使用asyncio.ensure_future() 方法来运行协程,将上面代码中的task = loop.create_task(asyncfunc1()) 改为 task = asyncio.ensure_future(asyncfunc1())会得到相同的结果,它的参数是协程对象或者futures,也可以传task对象,因为task是futures的子类,当传入的是一个协程对...
importtimedeftiming_decorator(func):defwrapper(*args, **kwargs):start_time = time.time()result = func(*args, **kwargs)end_time = time.time()print(f"{func.__name__}执行时间:{end_time - start_time}秒")returnresultreturnwrapper@timing_decoratordefslow_function():time.sleep(2)slow_func...
data = np.random.randn(1,10).astype(np.float32)np.copyto(h_input, input_data.ravel())# 进行推理stream = cuda.Stream()cuda.memcpy_htod_async(d_input, h_input, stream)context.execute_async(bindings=[int(d_input),int(d_output)], stream_handle=stream.handle)cuda.memcpy_dtoh_async(h...