同步机制

python多进程通过独立进程绕过gil实现真正并行，适用于cpu密集型任务。1. multiprocessing模块提供process类管理独立任务；2. pool类用于批量任务并行处理；3. 多进程避免gil限制，每个进程有独立解释器和内存空间；4. i/o密集型任务更适合用异步或多线程；5. …

本文深入探讨了PyQt6中QThreadPool和QThread两种并发机制的适用场景。通过分析一个加载界面无法关闭的问题，揭示了QThreadPool作为任务池的持久性特点，以及它不适用于单次、可控后台任务的局限。文章详细阐述了将任务从QRunnable和QThreadPool迁移到QThread…

h5py是python中操作hdf5文件的首选库，它提供类似字典和数组的接口，适合处理大规模科学数据。1. 它支持hdf5的层次结构，通过“组”和“数据集”组织数据；2. 提供高效读写能力，并支持分块和压缩特性，提升大数据处理性能；3. 允许添加元数据（属性），增强数据自描述性；4. 使用with语…

python中绕过gil实现真正并行计算的最直接方式是使用multiprocessing模块；2. 该模块通过创建独立进程，每个进程拥有自己的解释器和内存空间，从而实现多核cpu并行计算；3. multiprocessing提供了process类创建和管理进程、queue/pipe实现进程间通信、以…

本文深入探讨了在Python中如何监控特定上下文管理器内函数调用的执行情况，并着重解决了多线程环境下全局状态导致的监控混乱问题。通过引入threading.local实现线程局部存储，以及合理使用线程锁，我们构建了一个健壮的解决方案，确保每个线程的监控上下文独立且互不干扰，同时允许子线程的监控数据汇…

本文介绍了在使用 Python Pub/Sub 客户端时，当订阅配置了过滤器后，客户端无法拉取消息的问题。通过分析问题原因，提供了一种解决方案，即在创建订阅后，增加一个短暂的延迟，以确保订阅完全生效，从而解决客户端无法正常拉取消息的问题。 在使用 Google Cloud Pub/Sub 的 Pyt…

在python中实现一个迭代器需要定义一个类，实现__iter__和__next__方法。1. 创建reverseiterator类，初始化时设置数据和索引。2. 实现__iter__方法，返回迭代器对象本身。3. 实现__next__方法，控制反向遍历并在结束时抛出stopiteration异常。…

单例模式在python中可以通过多种方法实现，包括使用__new__方法、线程锁、模块特性和元类。1) 使用__new__方法控制实例创建，简单但不适用于多线程。2) 通过线程锁确保多线程环境下的唯一实例，但增加性能开销。3) 利用模块特性实现高效但依赖导入机制。4) 采用元类控制实例化，灵活且适用…

在python中实现多线程同步可以通过使用threading.lock、threading.rlock、threading.condition和threading.event等机制来实现。1) 使用threading.lock确保对共享资源的修改是线程安全的，避免数据竞争。2) threading.…