同步机制

本文探讨了Python中对NumPy数组进行大量计算时，tqdm.contrib.concurrent的process_map等并行工具可能出现的性能瓶颈。核心问题在于多进程间的数据拷贝开销过大。教程将详细介绍如何通过multiprocessing.Manager实现数据共享，有效避免重复拷贝，从而…

GIL是CPython为保证线程安全和简化内存管理而引入的互斥锁，它阻止多线程并行执行字节码，导致CPU密集型任务无法真正并行，但I/O密集型任务仍可受益于线程切换；其核心作用是保护引用计数机制免受竞态条件影响，并简化C扩展和全局状态的线程安全处理；尽管multiprocessing、C扩展、asy…

本教程深入探讨了TOTP（基于时间的一次性密码）算法实现中一个常见的陷阱：由于对HMAC结果截断后的4字节值处理不当，导致OTP有时正确有时错误。核心问题在于未正确忽略截断哈希值中的最高有效位。文章详细解释了该问题，并提供了通过位操作（与0x7fffffff进行AND运算）来确保OTP正确生成的解决…

本文探讨了在Python Shiny应用中，当响应式函数包含耗时操作时如何保持应用响应性。直接在UI线程中执行的循环会导致界面阻塞，无法即时响应其他用户输入。通过将耗时任务卸载到独立的线程中，并利用threading.Event机制进行线程间通信以实现即时中断，可以有效解决此问题，确保应用始终保持交…

Python多线程通过threading模块实现，适用于I/O密集型任务，因GIL限制无法在CPU密集型任务中并行执行；此时应使用多进程。 Python中实现多线程编程，主要依赖于其标准库中的 threading 模块。这个模块提供了一种高级、面向对象的API来创建和管理线程，让你可以将程序中的某些…

global关键字用于在函数内修改全局变量，避免创建局部副本；nonlocal则用于修改嵌套函数中外层函数的变量，二者作用域不同：global指向模块级全局变量，nonlocal指向最近的非全局封闭作用域。过度使用global会降低代码可读性、引发副作用、增加耦合度，并在并发环境下导致竞态条件，应优…

deque是Python中高效处理双端操作的队列结构，适用于频繁在两端增删元素的场景。它支持append、appendleft、pop、popleft等基本操作，时间复杂度均为O(1)，性能优于list。通过maxlen参数可实现固定长度的滑动窗口，超出时自动从对端移除元素。deque不支持线程安全…

Python多线程通过threading模块实现，适用于I/O密集型任务。尽管GIL限制了CPU密集型任务的并行执行，但在I/O操作时会释放GIL，允许多线程并发提升性能。使用Lock可避免共享数据的竞态条件，确保操作原子性；而queue.Queue提供线程安全的数据交换机制，适用于生产者-消费者模…

针对Streamlit应用中按钮点击后st.session_state无法正确持久化st.text_input修改值的问题，本教程深入分析了其根本原因——脚本重运行机制和状态更新滞后。文章提供了两种有效的解决方案：一是优化会话状态初始化并利用输入组件的key参数实现直接绑定；二是使用按钮的on_cl…

答案：使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor可创建线程池，通过submit提交任务，as_completed获取完成结果，线程池大小应根据CPU核心数和任务类型（IO或CPU密集型）合理设置，并通过try-except处理异常，线程池适用于IO密集型任务，进程…