Курс Python → Многопоточность в Python
Многопоточность — это мощный инструмент, который позволяет улучшить производительность программы за счет параллельного выполнения задач. В Python многопоточность реализуется с помощью модуля threading. Для создания потока необходимо создать экземпляр класса Thread, передав в конструктор функцию, которую поток должен выполнить. После этого поток можно запустить методом start().
При использовании многопоточности в Python необходимо учитывать особенности GIL (Global Interpreter Lock), который ограничивает выполнение Python кода в одном потоке на уровне интерпретатора. Это означает, что многопоточность в Python может быть не так эффективной, как в других языках программирования.
import threading
def task():
print("Выполняю задачу в потоке")
if __name__ == "__main__":
thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()
Важно помнить, что при работе с многопоточностью необходимо учитывать синхронизацию доступа к общим ресурсам. Для этого можно использовать мьютексы (mutex), семафоры (semaphore) или блокировки (lock). Эти механизмы позволяют предотвратить гонки данных и другие проблемы, связанные с параллельным выполнением кода.
Использование многопоточности может быть полезным в случаях, когда программа выполняет множество операций ввода-вывода, обращения к сети или другие блокирующие операции. Параллельное выполнение таких задач может значительно ускорить работу программы и повысить ее производительность.
Другие уроки курса "Python"
- Избегайте ошибку FileNotFoundError
- Замена атрибута в именованном кортеже
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Переопределение метода sub
- Импорт в Python: список all
- Асинхронный код в Python
- Работа с JSON данными в Python
- Метод get() в Python
- Получение ID процесса
- Декораторы с @wraps
- Работа с библиотекой requests
- Метод enumerate() в Python
- Замена текста с помощью sub
- Объединение словарей в Python 3.5+
- Работа с функцией next() в Python
- Лимиты на ресурсы Python
- Переменные в Python: сокращение гласных
- Работа со стеком в Python
- Обезопасьте ввод данных
- Резервирование символов в Python
- Очистка строки в Python
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Поиск наиболее частого элемента списке
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- lru_cache оптимизация функций
- Переопределение метода __rshift__
- Основные функции и модули Python
- Импорт с альтернативным именем
- TypedDict для kwargs в Python 3.12
- Сохранение Unicode в JSON
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Поиск всех индексов подстроки
- Работа с изменяемыми списками
- Генерация случайных данных в NumPy
- Получение частей дроби
- Оператор match в Python
- Создание таблиц в Python с PrettyTable
- Упрощенный вывод данных в Python
- Динамические маршруты во Flask
- Отладка утечек памяти в Python
- Создание и использование модулей в Python
- Библиотека Rich: форматирование текста
- Работа со словарями Python
- Обучение модели с указанием эпох
- Метод title() в Python
- Удаление ключа из словаря в Python
- Работа с пользовательским вводом
