Rivalry2

HTML Diff

1 added 1 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Основная терминология</a></li>

2 <li><a>Поток - это…</a></li>

3 <li><a>Однопоточность</a></li>

4 <li><a>Многопоточность - понятие</a><ul><li><a>Преимущества</a></li>

5 <li><a>Недостатки</a></li>

6 <li><a>Модули</a><ul><li><a>Модуль потоков</a><ul><li><a>Наглядный пример</a></li>

7 </ul></li>

8 <li><a>Модуль Threading</a><ul><li><a>Реализация через Threading</a></li>

9 <li><a>Пример</a></li>

10 </ul></li>

11 </ul></li>

12 <li><a>Синхронизация</a><ul><li><a>Как выглядит блокировка многопоточности</a></li>

13 </ul></li>

14 </ul></li>

15 <li><a>Быстрое осваивание темы</a></li>

16 </ul><p>Питон - один из самых популярных языков программирования. Специалисты, которые смогут написать на нем программу, высоко ценятся по всему миру. Python относится к высокоуровневым ЯП. Обладает строгой типизацией.</p>

17 <p>С момента первого релиза он перетерпел немало корректировок. Питон имеет поддержку разного типа потоков, благодаря чему контент будет работать быстрее. Именно этому моменту будет посвящена статья.</p>

18 <h2>Основная терминология</h2>

19 <p>Думая над многопоточностью в Python, стоит сначала запомнить ключевую терминологию ЯП. Без нее изучить Питон и участвовать в создании threads не получится. Поэтому сначала необходимо выучить следующие понятия:</p>

20 <ol><li>Алгоритм - представлен набором инструкций, принципов и правил, которые помогают решать определенные проблемы.</li>

21 <li>Аргумент - значение, передаваемое в имеющиеся в кодификации команды/функции.</li>

22 <li>Баг - непредвиденная ошибка, обнаруженная во время работы ПО. Приводит к неполадкам и сбоям в работе контента.</li>

23 <li>Символы - элементарные единицы отображения информации. Равны одной цифирной/буквенной записи.</li>

24 <li>Объекты - комбинации связанных констант, переменных, структур информации, которые обрабатываются и выбираются совместно.</li>

25 <li>Объектно-ориентированное программирование - один из основных принципов создания программ. В его основе лежит программирование через объекты. Логика и абстракции здесь не столь важны.</li>

26 <li>Класс - набор связанных объектов. Последние обладают одинаковыми (общими) свойствами.</li>

27 <li>Код - письменный набор инструкций, которые написаны посредством применения протоколов ЯП.</li>

28 <li>Компиляция - процесс создания исполняемого софта через кодификации.</li>

29 <li>Массив - списки/группы похожих между собой типов значений данных. Они группируются и образовывают множество.</li>

30 <li>Итерация - один проход через набор операций, работающих с программным кодом.</li>

31 <li>Ключевое слово - зарезервированное слово в ЯП. Используется для выполнения определенных задач. Слова из ключевиков не могут служить именами для переменных.</li>

32 <li>Переменные - места хранения временных данных в приложении. Их можно сохранять, корректировать, а также отображаться при необходимости.</li>

33 <li>Указатель - переменная, содержащая адрес места в памяти. Местоположение - это начальная точка элемента (массива, целого числа).</li>

34 <li>Исходные данные - ключевое местоположение, откуда берется и используется электронный материал в пределах утилиты.</li>

35 </ol><p>Все это пригодится не только при изучении thread, но и при разработки программного обеспечения до рассмотрения соответствующего направления.</p>

36 <h2>Поток - это…</h2>

37 <p>Поток - наименьшая единица выполнения операций с независимым набором инструкций. Это - часть процесса. Функционирует thread в исполняемых ресурсах утилиты совместного применения контекста, словно память.</p>

38 <p>Поток обладает:</p>

39 <ul><li>начальной точкой;</li>

40 <li>специализированной последовательностью выполнения операции;</li>

41 <li>результатом.</li>

42 </ul><p>Предусматривает указатель инструкций, отвечающий за хранение текущего состояния потока и контроля за последующим "шагом".</p>

43 <p>Поток - компонент любого запущенного процесса, который управляется операционной системой. ОС отвечает за обеспечение параллелизма. Так называется многозадачность. Достигается за счет разделения процессов между потоками. О ней пойдет речь далее.</p>

44 <h2>Однопоточность</h2>

45 <p>Для полноценной работы с потоками и процессами Python необходимо четко понимать принцип функционирования оных.</p>

46 <p>Однопоточность встречается не слишком часто. Это - последовательный процесс. Устройство сможет выполнять только одну задачу. Как только та будет завершена (или система обнаружит ошибку), начнется переход к следующей задаче.</p>

47 <p>В операционных системах и устройствах поддерживается многопоточность. Без нее работа девайсов была бы слишком медленной.</p>

48 <h2>Многопоточность - понятие</h2>

49 <p>Multithreading - это многопоточность. Представляет собой метод программирования на Питоне, при помощи которого одновременной можно запускать несколько потоков. Достигается результат за счет переключения между оными через центральный процессор (при помощи переключения контекста).</p>

50 <p>Используется данная функция для того, чтобы значительно ускорить процесс работы создаваемого приложения или игры. Возможность обрабатывать несколько потоков одновременно - удобная возможность Питона, которую легко освоить.</p>

51 <h3>Преимущества</h3>

52 <p>Работа со thread и multiprocessing имеет несколько преимуществ:</p>

53 <ul><li>повышение скорости вычислений;</li>

54 <li>отзывчивость программного обеспечения - пока один thread находится в ожидании ввода, другой одновременно осуществляет запуск графического интерфейса;</li>

55 <li>наличие доступа к глобальным переменным thread;</li>

56 <li>рациональное и эффективное использование имеющихся ресурсов;</li>

57 <li>упрощенное взаимодействие потоков друг с другом;</li>

58 <li>отсутствие высокий требований к памяти задействованного устройства.</li>

59 </ul><p>Если работаем с потоками в Python, о multithreading забывать не стоит. Это - качественный механизм, который легко освоить и задействовать в своих приложениях.</p>

60 <h3>Недостатки</h3>

61 <p>Несмотря на все свои преимущества, multi thread имеет слабые стороны:</p>

62 <ul><li>если в операционной системе реализован только один поток, активация рассматриваемого механизма не скажется на скорости вычислений;</li>

63 <li>увеличение использования процессора и памяти устройства;</li>

64 <li>возникновение трудностей при отладке;</li>

65 <li>повышение вероятности возникновения потенциальных ошибок и неполадок;</li>

66 <li>"голод" софта, если поток не получает регулярный доступ к общим ресурсам.</li>

67 </ul><p>Программер может использовать при написании контента один или несколько thread. Этот вопрос остается на его усмотрение. Но мультипоточность - это неплохая возможность, особенно для утилит со сложными структурами.</p>

68 <h3>Модули</h3>

69 <p>Потоки в Python проходят реализацию через несколько модулей:</p>

70 <ul><li>thread - модуль потока;</li>

71 <li>threading - модуль потоковой передачи.</li>

72 </ul><p>Thread устарел в Python 3, после чего он получил название _thread. Это обеспечивает обратную совместимость. Рассматривать нужно оба модуля, потому что разработчики способны до сих пор программировать на устаревших версиях ЯП.</p>

73 <h4>Модуль потоков</h4>

74 <p>Thread - это модуль потоков. Для его реализации нужно использовать метод:</p>

75 <p>Это - простой метод с максимальной результативностью. Задействован при создании thread (потока). Успешно используется для запуска на операционных системах Windows и Linux.</p>

76 <p>Здесь происходит следующее:</p>

77 <ol><li>Метод thread отвечает за запуск нового потока. После осуществляется возврат идентификатора оного.</li>

78 <li>Данный "подход" будет вызывать указанную функцию, которая прописана в виде параметра function.</li>

79 <li>Аргументы берутся из args. Их разработчик тоже должен предварительно прописать.</li>

80 <li>После возвращения функции поток прекращает свое функционирование.</li>

81 </ol><p> Предложенные примеры предусматривают args. Это - кортеж аргументов. Можно не указывать "желаемые значения". Тогда произойдет вызов без каких-либо аргументов.</p>

82 <p>Если функция будет завершаться с необработанным исключением, осуществляется трассировка стека. После этого thread выходит. Никакого влияния на иные потоки не производится - они продолжают полноценно функционировать и исполнять поставленные задачи.</p>

83 <h5>Наглядный пример</h5>

84 <p>Код, созданный и приведенный ниже - это наглядный пример использования thread:</p>

85 # Пример многопоточности. # 1. Нужно провести расчеты факториала через рекурсии. # 2. Требуется вызвать факториальную функцию, применяя поток. from threading import start_new_thread threadId = 1 def factorial(n): global threadId if n < 1: print "%s: %d" % ("Thread", threadId ) threadId += 1 return 1 else: returnNumber = n * factorial( n - 1 ) # рекусрсивынй вызов print(str(n) + '! = ' + str(returnNumber)) return returnNumber start_new_thread(factorial,(5, )) start_new_thread(factorial,(4, )) c = raw_input("Waiting for threads to return...\n")<p>Если указать этот код в локальном терминале или онлайн-терминале, можно увидеть результат проведенных действий. После запуска софта на экране появится следующая картинка:</p>

86 <p>Именно так работают потоки в Python через thread.</p>

87 <h4>Модуль Threading</h4>

88 <p>Многопоточные приложения могут использовать модуль Threading для одновременной обработки нескольких "задач". Это - усовершенствованный механизм thread. Он предусматривает больше возможностей и лучшую поддержку потоков.</p>

89 <p>Отвечает за объединение всех методов thread. Предусматривает несколько "собственных":</p>

90 <ul><li>.activeCount() - обнаружение общего числа активных элементов потока;</li>

91 <li>.currentThread() - определение количества объектов потока в элементе управления вызывающей стороны;</li>

92 <li>.enumerate() - полный список элементов потока, который на момент проверки находятся в активном состоянии.</li>

93 - </ul><p>Модуль представляет класс Thread. Его часто применяют при многопоточности в ЯП. У этого класса нужно запомнить следующее:</p>

93 + </ul><p>Модуль представляет класс Thread. Его часто применяют при многопоточности в ЯП. У этого класса нужно запомнить сл��дующее:</p>

94 <p>В официальной документации Питона можно найти информацию, которая позволит изучить класс Thread и его методы более углубленно.</p>

95 <h5>Реализация через Threading</h5>

96 <p>Для того, чтобы создать новый поток через Threading, нужно:</p>

97 <ol><li>Создать класс-наследник от Thread.</li>

98 <li>Предопределить метод _init_(self[, args]). Это нужно для предоставления аргументов в соответствии с выдвинутыми требованиями.</li>

99 <li>Предопределить метод run. Она отвечает за создание бизнес-логики потока.</li>

100 </ol><p>При определении подкласса Thread нужно создать его экземпляр. Лишь после осуществится новый поток. Далее требуется вызвать метод для запуска оного.</p>

101 <h5>Пример</h5>

102 <p>А вот наглядный пример реализации Threading:</p>

103 # Печать текущей даты. # 1. Нужно задать подкласс, посредством применения Thread. # 2. Создать подкласс и создать поток. import threading import time class myThread (threading.Thread): def __init__(self, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = counter self.name = name self.counter = counter def run(self): print("Starting " + self.name) print_date(self.name, self.counter) print("Exiting " + self.name) def print_date(threadName, counter): datefields = [] today = datetime.date.today() datefields.append(today) print( "%s[%d]: %s" % ( threadName, counter, datefields[0] ) ) # Создать треды thread1 = myThread("Thread", 1) thread2 = myThread("Thread", 2) # Запустить треды thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() print("Exiting the Program!!!")<h3>Синхронизация</h3>

104 <p>У модуля есть встроенная функциональность для блокировки. Она позволяет синхронизировать потоки. Требуется, чтобы вести контроль за доступом к общим ресурсам и предотвращения повреждения информации.</p>

105 <p>Можно задействовать метод Lock() для блокировки. Он будет возвращать новый объект. Далее - требуется вызвать метод захвата элемента блокировки. Это заставит потоки работать синхронно (threaded).</p>

106 <p>Здесь нужно запомнить, что:</p>

107 <ul><li>необязательный параметр блокировки указывает на ожидание потока в отношении blocking;</li>

108 <li>если блокировка на 0 - поток будет немедленно возвращаться с нулевым значением, когда она не может быть получена, и с 1 - если получена;</li>

109 <li>если для блокировки задана 1, поток блокируется и находится в ожидании разблокировки.</li>

110 </ul><p>Есть метод release() объекта блокировки. Он нужен для сняли "блокинга", когда оный не требуется.</p>

111 <h4>Как выглядит блокировка многопоточности</h4>

112 <p>А вот пример того, как будет выглядеть код, в котором нужно осуществить блокировку многопоточности в Python:</p>

113 <h2>Быстрое осваивание темы</h2>

114 <p>Разобраться в рассмотренном направлении можно при помощи разнообразных туториалов, видеоуроков, а также специализированной литературы. Все это находится в Сети в свободном доступен.</p>

115 <p>Освоить Python и его работу с thread можно через:</p>

116 <ul><li>обучение в ВУЗе;</li>

117 <li>учебу в техникумах и колледжах;</li>

118 <li>самообразование.</li>

119 </ul><p>Но лучше всего, чтобы надписи "for I in", "threading import thread", "I in range", "thread" и им подобные не вызывали вопросов, стоит пройти дистанционные обучающие курсы. Рассчитаны они на разный уровень знаний и умений. Можно быстро освоить одно или несколько перспективных направлений в IT и получить в конце обучения электронный сертификат.</p>

120 <a></a>