tuantaihamilton
New member
[Bạn Lựa Chọn Đúng Đây - Đặt Mua Ngay Để Cảm Nhận!]: (https://shorten.asia/fFgfJ5R1)
** Đồng thời chính trong Python: Tạo các chương trình nhanh hơn bằng cách sử dụng lập trình đồng thời, không đồng bộ, đa luồng và lập trình song song **
** hashtags: ** #Python #Concurrency #MultithReading
**Giới thiệu**
Đồng thời là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các chương trình Python của bạn.Bằng cách chạy nhiều tác vụ cùng một lúc, bạn có thể tăng tốc các chương trình của mình và làm cho chúng phản ứng nhanh hơn.
Hướng dẫn này sẽ dạy cho bạn mọi thứ bạn cần biết về sự đồng thời trong Python.Chúng tôi sẽ bao gồm những điều cơ bản của đồng thời, bao gồm các luồng, quy trình và coroutines.Chúng tôi cũng sẽ thảo luận về cách sử dụng các công cụ này để tạo ra các chương trình nhanh hơn và đáp ứng hơn.
** Điều kiện tiên quyết **
Để làm theo với hướng dẫn này, bạn nên có một sự hiểu biết cơ bản về lập trình Python.Bạn cũng nên làm quen với các khái niệm sau:
*** Chủ đề **
*** Quy trình **
*** Coroutines **
** Những điều cơ bản của đồng thời **
Đồng thời là khả năng của một hệ thống máy tính để thực hiện nhiều tác vụ cùng một lúc.Điều này trái ngược với sự song song, đó là khả năng của một hệ thống máy tính thực hiện nhiều tác vụ trên nhiều lõi cùng một lúc.
Trong Python, có hai cách chính để đạt được sự đồng thời: chủ đề và quy trình.
** Chủ đề **
Một chủ đề là một quá trình nhẹ chạy trong một quy trình duy nhất.Chủ đề chia sẻ cùng một không gian và tài nguyên bộ nhớ, giúp chúng hiệu quả hơn các quy trình.Tuy nhiên, các chủ đề cũng có thể khó quản lý hơn các quy trình.
Để tạo một chủ đề trong Python, bạn có thể sử dụng mô -đun `Therreading`.Mã sau đây tạo ra một luồng mới in các số từ 1 đến 10:
`` `Python
nhập luồng
DEF PRINT_NUMBERS ():
Đối với tôi trong phạm vi (1, 11):
in (i)
# Tạo một chủ đề mới
Chủ đề = Threading.Thread (Target = print_numbers)
# Bắt đầu chủ đề
Chủ đề.start ()
# Đợi cho chủ đề kết thúc
Chủ đề.join ()
`` `
** Quy trình **
Một quy trình là một đơn vị thực thi hạng nặng chạy trong không gian địa chỉ của riêng mình.Các quy trình độc lập hơn các chủ đề, giúp chúng dễ quản lý hơn.Tuy nhiên, các quy trình cũng tốn kém hơn để tạo và duy trì hơn các chủ đề.
Để tạo một quy trình trong Python, bạn có thể sử dụng mô -đun `Multiprocessing`.Mã sau đây tạo ra một quy trình mới in các số từ 1 đến 10:
`` `Python
Nhập đa xử lý
DEF PRINT_NUMBERS ():
Đối với tôi trong phạm vi (1, 11):
in (i)
# Tạo một quy trình mới
Process = MultipRocessing.Process (Target = print_numbers)
# Bắt đầu quá trình
Process.start ()
# Chờ quá trình kết thúc
quá trình.join ()
`` `
** Coroutines **
Một coroutine là một chức năng có thể đình chỉ và tiếp tục thực thi.Coroutines tương tự như các chủ đề, nhưng chúng nhẹ hơn và dễ quản lý hơn.
Để tạo một coroutine trong Python, bạn có thể sử dụng mô -đun `asyncio`.Mã sau đây tạo ra một coroutine in các số từ 1 đến 10:
`` `Python
nhập khẩu asyncio
async DEF print_numbers ():
Đối với tôi trong phạm vi (1, 11):
in (i)
# Tạo Coroutine
coroutine = print_numbers ()
# Bắt đầu Coroutine
asyncio.run (Coroutine)
`` `
** Chọn công cụ đồng thời phù hợp **
Công cụ đồng thời tốt nhất cho chương trình Python của bạn phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của chương trình của bạn.Nếu bạn cần thực hiện nhiều tác vụ chia sẻ cùng một không gian bộ nhớ, thì các luồng là một tùy chọn tốt.Nếu bạn cần thực hiện nhiều tác vụ độc lập, thì các quy trình là một lựa chọn tốt.Nếu bạn cần thực hiện các nhiệm vụ có thể được tạm dừng và tiếp tục, thì Coroutines là một lựa chọn tốt.
**Phần kết luận**
Đồng thời là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các chương trình Python của bạn.Bằng cách sử dụng các chủ đề, quy trình hoặc coroutines, bạn có thể tăng tốc các chương trình của mình và làm cho chúng phản ứng nhanh hơn.
** Tài nguyên bổ sung **
* [Hướng dẫn đồng thời Python] (Speed Up Your Python Program With Concurrency – Real Python)
* [Sách nấu ăn đồng thời Python] (https://learning.oreilly.com/l Library/view/python-concurrency-cookbook/9781492032673/)
* [Làm chủ đồng thời trong Python] (https://www.packtpub.com/product/mastering-concurrency-in-python/9781788999411)
=======================================
[Bạn Lựa Chọn Đúng Đây - Đặt Mua Ngay Để Cảm Nhận!]: (https://shorten.asia/fFgfJ5R1)
=======================================
**Master Concurrency in Python: Create Faster Programs Using Concurrency, Asynchronous, Multithreading, and Parallel Programming**
**Hashtags:** #Python #Concurrency #MultithReading
**Introduction**
Concurrency is a powerful tool that can be used to improve the performance of your Python programs. By running multiple tasks at the same time, you can speed up your programs and make them more responsive.
This tutorial will teach you everything you need to know about concurrency in Python. We'll cover the basics of concurrency, including threads, processes, and coroutines. We'll also discuss how to use these tools to create faster and more responsive programs.
**Prerequisites**
To follow along with this tutorial, you should have a basic understanding of Python programming. You should also be familiar with the following concepts:
* **Threads**
* **Processes**
* **Coroutines**
**The Basics of Concurrency**
Concurrency is the ability of a computer system to execute multiple tasks at the same time. This is in contrast to parallelism, which is the ability of a computer system to execute multiple tasks on multiple cores at the same time.
In Python, there are two main ways to achieve concurrency: threads and processes.
**Threads**
A thread is a lightweight process that runs within a single process. Threads share the same memory space and resources, which makes them more efficient than processes. However, threads can also be more difficult to manage than processes.
To create a thread in Python, you can use the `threading` module. The following code creates a new thread that prints the numbers from 1 to 10:
```python
import threading
def print_numbers():
for i in range(1, 11):
print(i)
# Create a new thread
thread = threading.Thread(target=print_numbers)
# Start the thread
thread.start()
# Wait for the thread to finish
thread.join()
```
**Processes**
A process is a heavyweight unit of execution that runs in its own address space. Processes are more independent than threads, which makes them easier to manage. However, processes are also more expensive to create and maintain than threads.
To create a process in Python, you can use the `multiprocessing` module. The following code creates a new process that prints the numbers from 1 to 10:
```python
import multiprocessing
def print_numbers():
for i in range(1, 11):
print(i)
# Create a new process
process = multiprocessing.Process(target=print_numbers)
# Start the process
process.start()
# Wait for the process to finish
process.join()
```
**Coroutines**
A coroutine is a function that can suspend and resume its execution. Coroutines are similar to threads, but they are more lightweight and easier to manage.
To create a coroutine in Python, you can use the `asyncio` module. The following code creates a coroutine that prints the numbers from 1 to 10:
```python
import asyncio
async def print_numbers():
for i in range(1, 11):
print(i)
# Create a coroutine
coroutine = print_numbers()
# Start the coroutine
asyncio.run(coroutine)
```
**Choosing the Right Concurrency Tool**
The best concurrency tool for your Python program depends on the specific needs of your program. If you need to execute multiple tasks that share the same memory space, then threads are a good option. If you need to execute multiple independent tasks, then processes are a good option. If you need to execute tasks that can be paused and resumed, then coroutines are a good option.
**Conclusion**
Concurrency is a powerful tool that can be used to improve the performance of your Python programs. By using threads, processes, or coroutines, you can speed up your programs and make them more responsive.
**Additional Resources**
* [Python Concurrency Tutorial](https://realpython.com/python-concurrency/)
* [The Python Concurrency Cookbook](https://learning.oreilly.com/library/view/python-concurrency-cookbook/9781492032673/)
* [Mastering Concurrency in Python](https://www.packtpub.com/product/mastering-concurrency-in-python/9781788999411)
=======================================
[Bạn Lựa Chọn Đúng Đây - Đặt Mua Ngay Để Cảm Nhận!]: (https://shorten.asia/fFgfJ5R1)
