Синхронизация потоков
Блокировка — один из фундаментальных механизмов синхронизации в
Для каждого такого разделяемого ресурса нам нужно создать объект типа
В том случае когда нам потребуется освободить блокировку, то мы вызываем
Также все это можно заменить через оператор with. Оператор with автоматически захватывает блокировку перед входом в блок, и освобождает её после выхода.
Интерактивный пример — тут. Ссылка документация — тут.
#threading
Блокировка — один из фундаментальных механизмов синхронизации в
threading
. Зачастую блокировки используются для доступа к разделяемым ресурсам. Для каждого такого разделяемого ресурса нам нужно создать объект типа
Lock
и, когда нам потребуется доступ к ресурсу, следует вызвать acquire
, что бы взять контроль над блокировкой. В том случае когда нам потребуется освободить блокировку, то мы вызываем
release
. Стоит учесть то, что блокировку стоит освобождать даже в случае возникновения ошибок. Для этого можно использовать try-finally
. Также все это можно заменить через оператор with. Оператор with автоматически захватывает блокировку перед входом в блок, и освобождает её после выхода.
Интерактивный пример — тут. Ссылка документация — тут.
#threading
Асинхронно скачиваем файлы
Имея список ссылок на картинки, которые нужно скачать, мы можем это сделать используя простой цикл
Но в таких ситуациях как эта (скачивание огромного количества небольших файлов) распараллеливание задачи существенно ускорит процесс.
Для этого воспользуемся функцией ThreadPoolExecutor из стандартного пакета
Далее метод
Но будьте внимательны: так как скачивание файла — это IO-операция, такой метод не ускоряет вычисления кода. Он лишь позволяет запустить скачивание следующего файла, не дождавшись пока скачается предыдущий.
Ознакомиться с интерактивным примером можно тут.
#threading
Имея список ссылок на картинки, которые нужно скачать, мы можем это сделать используя простой цикл
for
, тем самым скачав их последовательно одна за одной. Но в таких ситуациях как эта (скачивание огромного количества небольших файлов) распараллеливание задачи существенно ускорит процесс.
Для этого воспользуемся функцией ThreadPoolExecutor из стандартного пакета
concurrent.futures
. Она позволяет запустить нашу функцию, в нескольких екземплярах в параллельных потоках. В конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков, которые будут одновременно запущены. Далее метод
.map(download, urls)
создает екземпляры нашей функции для скачивания файла, и раскидывает в них элементы списка urls
. Но будьте внимательны: так как скачивание файла — это IO-операция, такой метод не ускоряет вычисления кода. Он лишь позволяет запустить скачивание следующего файла, не дождавшись пока скачается предыдущий.
Ознакомиться с интерактивным примером можно тут.
#threading
Параллельное Исполнение в Python с Помощью Модуля threading
В данном посте, вы узнаете, как использовать модуль
Пример:
В данном примере создаются два потока, каждый из которых выполняет функцию
Модуль💻
#python #threading
В данном посте, вы узнаете, как использовать модуль
threading
для создания параллельных потоков выполнения и улучшения производительности ваших приложений.threading
позволяет создавать легковесные потоки, которые выполняются параллельно, ускоряя выполнение задач. Это особенно полезно в сценариях, где есть задачи, которые можно выполнить независимо друг от друга.Пример:
import threading
import time
# Функция, которую будем выполнять в параллельных потоках
def print_numbers():
for i in range(5):
time.sleep(1) # Эмулируем длительную операцию
print(f"Thread {threading.current_thread().name}: {i}")
# Создаем два потока
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 1")
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 2")
# Запускаем потоки
thread1.start()
thread2.start()
# Ожидаем завершения потоков перед завершением программы
thread1.join()
thread2.join()
print("Главный поток выполнения завершен.")
В данном примере создаются два потока, каждый из которых выполняет функцию
print_numbers
, эмулируя длительную операцию с использованием time.sleep
. Запуск потоков осуществляется с помощью метода start()
, и главный поток ожидает их завершения с использованием метода join()
.Модуль
threading
предоставляет удобные средства для работы с параллельными потоками в Python
, что позволяет улучшить производительность приложений. Однако, следует быть внимательными при работе с потоками из-за потенциальных проблем с блокировками и синхронизацией данных. Попробуйте интегрировать threading в свой код и ускорьте выполнение задач! #python #threading
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Загрузка файлов асинхронно
Если у нас есть список
Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.
Для параллелизации мы можем использовать
С помощью метода
Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.
#python #threading
Если у нас есть список
URL
картинок для загрузки, использование простого цикла for
позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз.Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.
Для параллелизации мы можем использовать
ThreadPoolExecutor
из модуля concurrent.futures
. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения.С помощью метода
.map(download, urls)
можно развернуть функцию загрузки на каждый URL
из списка, обеспечивая их параллельную обработку.Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.
#python #threading
Асинхронно скачиваем файлы
Имея список ссылок на картинки, которые нужно скачать, мы можем это сделать используя простой цикл
Но в таких ситуациях как эта (скачивание огромного количества небольших файлов) распараллеливание задачи существенно ускорит процесс.
Для этого воспользуемся функцией ThreadPoolExecutor из стандартного пакета
Далее метод
Но будьте внимательны: так как скачивание файла — это IO-операция, такой метод не ускоряет вычисления кода. Он лишь позволяет запустить скачивание следующего файла, не дождавшись пока скачается предыдущий.
#python #threading
Имея список ссылок на картинки, которые нужно скачать, мы можем это сделать используя простой цикл
for
, тем самым скачав их последовательно одна за одной. Но в таких ситуациях как эта (скачивание огромного количества небольших файлов) распараллеливание задачи существенно ускорит процесс.
Для этого воспользуемся функцией ThreadPoolExecutor из стандартного пакета
concurrent.futures
. Она позволяет запустить нашу функцию, в нескольких екземплярах в параллельных потоках. В конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков, которые будут одновременно запущены. Далее метод
.map(download, urls)
создает екземпляры нашей функции для скачивания файла, и раскидывает в них элементы списка urls
. Но будьте внимательны: так как скачивание файла — это IO-операция, такой метод не ускоряет вычисления кода. Он лишь позволяет запустить скачивание следующего файла, не дождавшись пока скачается предыдущий.
#python #threading
Загрузка файлов асинхронно
Если у нас есть список
Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.
Для параллелизации мы можем использовать
С помощью метода
Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.
#python #threading
Если у нас есть список
URL
картинок для загрузки, использование простого цикла for
позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз.Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.
Для параллелизации мы можем использовать
ThreadPoolExecutor
из модуля concurrent.futures
. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения.С помощью метода
.map(download, urls)
можно развернуть функцию загрузки на каждый URL
из списка, обеспечивая их параллельную обработку.Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.
#python #threading
Асинхронно скачиваем файлы
Имея список ссылок на картинки, которые нужно скачать, мы можем это сделать используя простой цикл
Но в таких ситуациях как эта (скачивание огромного количества небольших файлов) распараллеливание задачи существенно ускорит процесс.
Для этого воспользуемся функцией ThreadPoolExecutor из стандартного пакета
Далее метод
Но будьте внимательны: так как скачивание файла — это IO-операция, такой метод не ускоряет вычисления кода. Он лишь позволяет запустить скачивание следующего файла, не дождавшись пока скачается предыдущий.
#python #threading
Имея список ссылок на картинки, которые нужно скачать, мы можем это сделать используя простой цикл
for
, тем самым скачав их последовательно одна за одной. Но в таких ситуациях как эта (скачивание огромного количества небольших файлов) распараллеливание задачи существенно ускорит процесс.
Для этого воспользуемся функцией ThreadPoolExecutor из стандартного пакета
concurrent.futures
. Она позволяет запустить нашу функцию, в нескольких екземплярах в параллельных потоках. В конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков, которые будут одновременно запущены. Далее метод
.map(download, urls)
создает екземпляры нашей функции для скачивания файла, и раскидывает в них элементы списка urls
. Но будьте внимательны: так как скачивание файла — это IO-операция, такой метод не ускоряет вычисления кода. Он лишь позволяет запустить скачивание следующего файла, не дождавшись пока скачается предыдущий.
#python #threading