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  • 2019-03-23 13:55:08

    人就是控制不住自己作死的心理。例如我
    学习到了多线程知道了,多线程是提高运行效率最好的办法,当然还有算法。但是我还不会算法,所以用多线程做做死
    正好老师出了一道题,在1-4这个4个数字中,生成十个三位数的数字,要求每一个数字都要不相同。同时这十个数字要求不相同。正常逻辑下,运行时间为4,代码应该如下

     long start = System.currentTimeMillis();
            LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();
            Collections.addAll(list,1,2,3,4);
            TreeSet<Integer> set = new TreeSet<Integer>();
            while (set.size()<10){
                Collections.shuffle(list);
                int i = list.get(0) * 100 + list.get(1)*10 + list.get(2);
                if (!set.contains(i)){
                    set.add(i);
                }
            }
            System.out.println(set);
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println(end-start);
    

    但是我就爱不走平常路,在改了n久之后出来一个好玩的。运行时间为57差距不止一点。代码如下

      long start = System.currentTimeMillis();
        Random random = new Random();
        LinkedList<String> set = new LinkedList<>();
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        while (true){
            int a=random.nextInt(4)+1;
            if (builder.indexOf(a+"")<0){
               builder.append(a);
                if (builder.length()==3){
                    if (!set.contains(builder))
                        set.add(builder.toString());
                   builder.delete(0,3);
                if (set.size()>=10)
                    break;
                }
            }
        }
        Collections.sort(set);
        System.out.println(set);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(end-start);`
    

    人不作死和咸鱼有什么区别?所以我在加上多线程试试 然后我就懵逼了。主线程是执行只要三毫秒。。但是!我要的是运行时间。当然我测试了,三个线程确实都在动。而且因为我传过去的集合地址值是唯一的,所以set集合倒是刚刚好10个。只不过打印了三次,毕竟线程不安全,这样的问题,肯定存在的~如果加上同步代码块,或者锁,进去的线程就一个运行,和单线程有什么区别。。

    public class MyThead {
        public static void main(String[] args) {
            long start = System.currentTimeMillis();
            TreeSet<String> set = new TreeSet<>();
            Random random = new Random();
            String s = "";
            MyRunnable run1 = new MyRunnable(s, random, set);
            Thread thread1 = new Thread(run1);
            Thread thread2 = new Thread(run1);
            Thread thread3 = new Thread(run1);
            thread1.start();
            thread2.start();
            thread3.start();
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println(end-start);
        }
    }
    
    class MyRunnable implements Runnable {
        String s;
        Random random;
    
        public MyRunnable(String s, Random random, TreeSet<String> set) {
            this.s = s;
            this.random = random;
            this.set = set;
        }
    
        TreeSet<String> set;
    
        @Override
        public void run() {
            int i = random.nextInt(4) + 1;
    
            if (set.size() >= 10) {
                return;
            }
            while (true) {
                int a = random.nextInt(4) + 1;
                if (s.indexOf(a + "") < 0) {
                    s += a;
                    if (s.length() == 3) {
                        if (!set.contains(s))
                            set.add(s);
                        s = "";
                    }
                }
                if (set.size() >= 10)
                    break;
            }
            System.out.println(set);
        }
    }   
    作死后总是有收获的:
    收获一
    我发现一件是多线程执行同一件事情,如何保证效率,线程安全。
    可以确定唯一的判断条件用来停止方法的调用。比如我传入的set集合,传入的是地址值
    当set集合达到我要求的条件时候,直接直接停止线程比较好,
    其实我这里用第三种线程创建的方式Callable比较好用来接收返回set集合。
    如果用Runnable,集合还没回来,主线程就执行完了,
    在main方法去打印集合只会打印空集合
    收获二
    有时候算法确实很重要,在执行同一个程序下,一个好的算法,
    可以提供很大的效率,当然这个算法要看运行效率。也明白了为啥框架师为撒这么吃香。
    越底层的东西,效率越高,程序执行越快。就像建房子,地基越好,房子才能越高。
    在使用方法时候的时候,因为通用方法更顾虑广泛性,而舍去部分运行效率。
    收获三
    线程方面的基础知识吧。同步代码块,同步方法,还有锁对象。同步代码块,
    还有锁对象的线程才能运行同步代码块的内容,也是为线程安全方面考虑,
    多人同时做一件事的避免同步重复执行,我们需要一个判断条件(其实和收获一)
    差不多就是
    
    然后下一次进行作死感言,估计在一周后。
    如果真有人看。。。少年你很有前途。
    
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  • c++多线程调用python脚本

    千次阅读 2021-11-06 01:32:06
    为什么?1、提升效率。2、开始代码是在python中用了进程,后面发现c++调用的Python代码是无法开启进程的。由于Python解释器有全局解释所GIL的原因,导致在同一时刻只能...

    f3892437425b013db8603f936ac03bde.png

    为什么?

    1、提升效率。

    2、一开始代码是在python中用了多进程,后面发现c++调用的Python代码是无法开启多进程的。由于Python解释器有全局解释所GIL的原因,导致在同一时刻只能有一个线程拥有解释器,所以在C++多线程调用python脚本时,需要控制GIL,线程获取GIL。

    c++如何开启多线程

    首先要引入头文件#include<thread>,管理线程的函数和类在该头文件中声明,其中包括std::thread类。

    语句"std::thread th1(test);"创建了一个名为th1的线程。

    join()是线程阻塞方法,主函数阻塞直到th1子线程运行完毕。

    #include<iostream>
    #include<thread>
    using namespace std;
    
    
    void test()
    {
      cout << "子线程运行" << endl;
      cout << "子线程id为" << this_thread::get_id() << endl;
    }
    int main()
    {
      cout << "主线程" << endl;
      thread th1(test);
      cout << "主线程中显示子线程id为" << th1.get_id() << endl;
      th1.join();
      return 0;
    }

    结果:

    1e3495427e222181318eeaacab348e7a.png

    c++多线程调用python脚本

    此处涉及到c++与numpy之间的通信协议。(可以查看我之前写的:https://mp.weixin.qq.com/s/DJCCXXGH_2658p2ytMvZMw)

    在C++多线程环境下,直接调用 api操作 Python解释器,肯定会导致 core dump, 因为 Python 绝大部分函数都是非线程安全的。由GIL控制访问顺序。

    Python解释器不是完全线程安全的。为了支持多线程Python程序,有一个全局锁,称为 global interpreter lock or GIL,在当前线程能够安全访问Python对象之前,它必须由当前线程持有。没有锁,即使是最简单的操作也可能导致多线程程序中的问题。

    话不多说,附上代码。改代码将一个800*512*512的ct图像分别放入4个不同的python线程计算,最后再将运行结果拿回来。

    #include<iostream>
    #include"include/Python.h"
    #include"arrayobject.h"
    #include<object.h>
    #include<thread>
    #include<vector>
    using namespace std;
    /*
    class PythonThreadLocker
    {
      PyGILState_STATE state;
    public:
      PythonThreadLocker() : state(PyGILState_Ensure())
      {}
      ~PythonThreadLocker() {
        PyGILState_Release(state);
      }
    };
    void NumpyToPtr(PyArrayObject* pRet,short* ptr)
    {
      int layer = pRet->dimensions[0],Rows = pRet->dimensions[1], columns = pRet->dimensions[2];
      int j = 0;
      for (int c = 0; c < layer; c++)
      {
        for (int Index_m = 0; Index_m < Rows; Index_m++) {
    
    
          for (int Index_n = 0; Index_n < columns; Index_n++) {
    
    
            ptr[j] = *(short*)(pRet->data + c* pRet->strides[0]+Index_m * pRet->strides[1] + Index_n * pRet->strides[2]);
            j++;
          }
    
    
        }
      }
      
    }
    void testmul(short* ptr, npy_intp* dims,short* ptr2, PyObject* times)
    {
      PythonThreadLocker locker;
      
      PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("mul");
    
    
      PyObject* PyArray = PyArray_SimpleNewFromData(3, dims, NPY_SHORT, ptr);
    
    
      PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "ff");
    
    
    
    
      //用tuple装起来
      PyObject* args = PyTuple_New(2);
      PyTuple_SetItem(args, 0, PyArray);
      PyTuple_SetItem(args, 1, times);
      PyArrayObject* pRet = (PyArrayObject*)PyEval_CallObject(pFunc, args);
      NumpyToPtr(pRet, ptr2);
    
    
      Py_CLEAR(pModule);
      Py_CLEAR(PyArray);
      Py_CLEAR(pFunc);
      Py_CLEAR(args);
      Py_CLEAR(pRet);
    }
    void pythoninit()
    {
      Py_SetPythonHome(L"./");//指定python.exe位置需要修改成自己的  python的环境
      Py_Initialize();
      PyEval_InitThreads();//启用线程支持
    
    
      PyRun_SimpleString("import sys");
      PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
      PyRun_SimpleString("import os");
      PyRun_SimpleString("print(os.listdir())");
    }
    int main()
    {
      pythoninit();
      //初始化Numpy
      import_array();
    
    
      //造数据
      short* ptr = new short[800*512*512];
      for (int i = 0; i < 80 * 512 * 512; i++)
      {
        ptr[i] = i;
      }
    
    
      npy_intp dims[3] = { 800,512,512 };
    
    
      vector<short*> returnptr(4);
      for (int i = 0; i < 4; i++)
      {
        returnptr[i] = new short[800 * 512 * 512];
      }
    
    
      Py_BEGIN_ALLOW_THREADS;
      cout << PyGILState_Check() << endl;
      thread t1(testmul, ptr, dims, returnptr[0], Py_BuildValue("h", 10));
      thread t2(testmul, ptr, dims, returnptr[1], Py_BuildValue("h", 20));
      thread t3(testmul, ptr, dims, returnptr[2], Py_BuildValue("h", 30));
      thread t4(testmul, ptr, dims, returnptr[3], Py_BuildValue("h", 40));
      t1.join();
      t2.join();
      t3.join();
      t4.join();
      Py_END_ALLOW_THREADS;
    
    
      delete[] ptr;
      for (int i = 0; i < 4; i++)
      {
        delete[] returnptr[i];
      }
      Py_Finalize();
      return 0;
    }
    */
    import numpy as np
    import time
    def ff(data,times):
        print(data.shape)
        data = data.reshape(-1)
        data = np.clip(data,200,3000)
        data = data.reshape(-1,512,512)
        time.sleep(times)
        return data
    展开全文
  • 可以说,java多线程是衡量名 Java 程序员是否资深的关键标准之。今天,我们就来学习一下 Java 多线程的概念吧!(点击课程链接,开启实验环境,边学边练才是更有效的学习方式)Java 多线程...

    412f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    ​JAVA 最难学的部分是哪里?很多朋友都会说:「 java 多线程 」

    随着业务量和数据的增加,企业不可避免地会使用多线程的方式处理数据。在 Java 职位的面试中,多线程也是必考的高阶知识点之一。可以说,java多线程是衡量一名 Java 程序员是否资深的关键标准之一。

    今天,我们就来学习一下 Java 多线程的概念吧!

    (点击课程链接,开启实验环境,边学边练才是更有效的学习方式)

    Java 多线程技术实战​www.shiyanlou.com
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    多进程与多线程的概念

    初步创建多线程,理清多线程的概念。

    知识点

    • 多线程的概念
    • 创建多线程 —— 继承 Thread
    • 创建多线程 —— 实现 Runnable
    • 创建多线程 —— 实现 Callable

    多进程和多线程的概念

    进程是程序在计算机上的一次执行活动。当你运行一个程序,你就启动了一个进程。凡是用于完成操作系统的各种功能的进程就是系统进程,而所有由你启动的进程都是用户进程。

    多进程

    进程是程序在计算机上的一次执行活动。当你运行一个程序,你就启动了一个进程。凡是用于完成操作系统的各种功能的进程就是系统进程,而所有由你启动的进程都是用户进程。

    432f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    如图所示每一个正在运行的 .exe 程序都是一个进程。

    多线程

    进程就是有一个或多个线程构成的。而线程是进程中的实际运行单位,是独立运行于进程之中的子任务。是操作系统进行运算调度的最小单位。可理解为线程是进程中的一个最小运行单元。

    进程和线程之间的关系

    一个进程下包含 N 个线程。

    举例说明:玩英雄联盟的时候,打开客户端便启动了许多个线程:排队队列线程、好友聊天线程、正在支付线程。在英雄联盟这一个进程之下便启动了 N 个线程。

    我们初学 java 边写代码的时候,通常使用 main 方法进行运行,此时 main 方法执行的便是一个主线程,而所谓的多线程,即是在主线程执行的过程中,同时执行其他的线程。但是同时执行多个线程容易出现报错现象,例如同时同分同秒,两个线程同时修改一个 txt、数据库表文件,或第一个线程没有修改完 txt、数据库表文件,第二个线程同时也去修改。这便是线程之间的混乱、资源竞争、脏读,便是程序员需要去解决的疑难杂症。

    创建多线程 —— 继承 Thread

    java 世界中有两种方式创建多线程:

    java 世界中有两种方式创建多线程,分别是继承 Thread 类,实现 Runnable 接口。

    继承 Thread 类方式创建多线程

    第一步:在 webide 上右键单击菜单,选择 New File 创建新文件。

    442f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    第二步:创建文件名为 test0.java

    452f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    第三步:编写 test0.java 中继承 Thread 类方式创建多线程的代码如下所示:

    public class test0 {
    
        public static void main(String[] args) {
            Thread MyThread = new MyThread();
            MyThread.start();
        }
    }
    
    class MyThread extends Thread {
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("hello myThread" + Thread.currentThread().getName());
        }
    }

    第四步:编译 test0.java 代码:

    javac test0.java

    492f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    编译之后,会产生我们所编写的 test0 类与 MyThread 类

    4a2f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    第五步:运行 test 代码:java test0

    4b2f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    创建多线程 —— 实现 Runnable

    只需要把《创建多线程 —— 继承 Thread》中代码修改成如下所示即可,其它操作不变:

    public class test0 {
    
        public static void main(String[] args) {
    
            MyRunnable myRunnable = new MyRunnable();
            Thread thread = new Thread(myRunnable);
            thread.start();
        }
    }
    
    class MyRunnable implements Runnable{
        @Override
        public void run(){
            System.out.println("hello myRunnable" + Thread.currentThread().getName());
        }
    }

    执行结果如下所示:

    4d2f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png
    通常情况下,如果创建的线程类已经含有父类时候,此时由于 Java 语法结构不支持多继承的原因,不能够再次继承 Thread 类,此时则需要使用实现 Runnable 接口的方式来应对如此场景。另外值得说明的是,Thread 类也实现了 Runnable 接口。

    4e2f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    实现多线程传参 —— 有参构造

    由于多线程是由继承 Thread 或实现 Runnable 并重写 run() 方法,通过 thread.start() 进行运行的,而本身重写的 run() 方法是不具备传参能力的,那我新建的线程就接受不到我所想传入的参数了么?

    创建 study1.java 文件

    class ThreadA extends Thread{
    
        private String age;
    
        public ThreadA(String age){
            this.age = age;
        }
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("age=" + age);
        }
    }
    
    public class study1 {
        public static void main(String[] args) {
            String age = new String("12");
            ThreadA a = new ThreadA(age);
            a.start();
        }
    }

    无论 extendsThread 还是 implementsRunnable ,传参都需要使用线程初始化的有参构造形式,达到多线程传参的目的。也可以做到重载有参构造,传入各式对象。

    study1 运行结果

    4f2f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    实现多线程返回值 —— 实现 Callable<V>

    通常意义上理解确实 Java 实现多线程的方式有继承 Thread 和实现 Runnable,但是如果想实现多线程并且具有返回值的情况下,需要实现 Callable<V> 接口,这个接口是 JDK1.5 版本以后才出现的接口。

    创建 study2.java

    创建 study2.java 文件,利用实现 Callable<V> 进行返回,代码如下所示:

    import java.util.concurrent.Callable;
    
    public class study2 {
        public static void main(String[] args) {
            MyCallable MyCallable = new MyCallable("张方兴");
            String call = null;
            try {
                call = MyCallable.call();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(call);
        }
    }
    
    class MyCallable implements Callable<String>{
    
        private String name;
    
        public MyCallable(String name) {
            this.name = name;
        }
    
        @Override
        public String call() throws Exception {
            return "call:" + name;
        }
    } 

    study2 运行结果

    502f9fae-3514-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    Callable<V> 接口详解

    一般继承 Thread 的类,含有 .start() 函数,所以直接可以使用 .start() 函数进行启动。实现 Runnable 的类,需要通过 newThread(myRunnable).start(); 的方式进行启动,即实现 Runnable 的类只是做好了一段多线程所需执行的内容,自身并没有执行的能力,需要通过 Thread 类的 .start() 函数进行启动。实现 Callable<V> 的接口,含有 .call() 函数,所以可以直接使用 .call() 函数进行启动,另外值得说明的是, Callable<V> 函数具有返回值,返回值为定义类时使用的 <V> 类型,其定义是其返回。 Callable<V> 接口定义如下所示:

    @FunctionalInterface
    public interface Callable<V> {
        /**
         * Computes a result, or throws an exception if unable to do so.
         *
         * @return computed result
         * @throws Exception if unable to compute a result
         */
        V call() throws Exception;
    }

    Callable<V> 用于指示接口类型声明是由 Java 语言规范定义的功能接口。从概念上讲,函数接口只有一个抽象方法。因为 java.lang.reflect.Method#isDefault()default methods 有一个实现,所以它们不是抽象的。如果接口声明一个抽象方法重写 java.lang.Object 的一个公共方法,则该方法也不计入接口的抽象方法计数,因为接口的任何实现都将具有来自 java.lang.Object 或其他位置的实现。另外注意,函数接口的实例可以使用 lambda 表达式、方法引用或构造函数引用创建。

    Callable<V> 在需要使用返回值的情况下,程序是同步运行的Callable<V> 。其它情况下,程序是异步运行的

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  • 想要使用python脚本调用多个可执行文件exe,最后再将调用的py文件打成exe 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*-# # ----------------------------------------- # Name: start_task # Description: # Author: sihai #...

    python使用多进程调用可执行文件exe

    想要使用python脚本调用多个可执行文件exe,最后再将调用的py文件打成exe

    代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-#
    # -----------------------------------------
    # Name:         start_task
    # Description:  
    # Author:       sihai
    # Date:         2021/3/9
    # -----------------------------------------
    import multiprocessing
    import os
    
    
    def task_one(exe_name):
        main = os.path.join(os.path.dirname(__file__), exe_name)
        try:
            f = os.popen(main)
            print(f.read())
        except Exception as e:
            print(e)
    
    
    if __name__ == '__main__':
    
        multiprocessing.freeze_support()
    
        exe_list = ['aaaa.exe', 'bbbb.exe', 'cccc.exe', 'dddd.exe']
    
        process = []
        for exe in exe_list:
            task = multiprocessing.Process(target=task_one, args=(exe,))  # 创建子进程
            task.start()  # 启动子进程
            process.append(task)
    
        for i in process:
            i.join()
    

    注意:

    在将本py文件打包成exe时,切记加上multiprocessing.freeze_support(),否则会起多个进程,导致电脑卡死!!!

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空空如也

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多线程调用同一个exe