問題タブ [python-multithreading]

私はPythonが初めてで、Pythonでのマルチスレッドの概念を理解しようとしています. Unix マルチスレッド プログラミングに関する私の知識によると、メイン関数が終了すると、メイン関数によって作成されたスレッドも、スレッドで実行している作業に関係なく終了します (pthread_join() 関数を使用していない場合)。

しかし、 python でマルチスレッドを実行している間、私はこの機能を見ていません。メインスレッドが作業を完了しても、スレッドは引き続き正常に実行されています。PythonとUnixのスレッドの動作が異なることを知りたい...または何かが足りない. このスレッド機能を Python で理解するのを手伝ってください。Pythonで使用しているコードは次のとおりです。

私は物理学をシミュレートするプログラムを書いていますが、after()役に立つことがわかりました。

物理演算とシミュレーション用のスレッドを作成したいと思っています。しかし、ようやくその機能に気づいたとき、代わりにそれを使用しました。

ですから、Tkinter がその機能をどのように実装しているかに興味があります。マルチスレッドですか？

次のプログラム:

次のエラーで失敗します。

(Linux x64 上の cPython 2.7 および 3.2 で) エラーが発生するのはなぜですか? また、3 行目のコメントを外すとエラーが消えるのはなぜですか?

3 つのスレッドと ssh をサーバーに同時にスポーンするために一緒にスクレイピングしたアプリがあります。上記のように最初の最終目標を達成するために、明らかに攻撃的にコード化されたアプリケーションを作成しましたが、これは間違っていることがわかっており、そのためのガイダンスを探しています。

引数の受け渡しについては、後で cmd や cmd2 などで手直しする必要があることはわかっていますが、今のところ、それは私の主な関心事ではありません。

私は今、サブプロセスを生成し、物事を連続的に行っていることを知っています。返信をお待ちしております。

I am building a multi threading application.

I have setup a threadPool. [ A Queue of size N and N Workers that get data from the queue]

When all tasks are done I use

where tasks is the queue .

The application seems to run smoothly until suddently at some point (after 20 minutes in example) it terminates with the error

Any ideas?

Edit: The threads are daemon Threads and the code is like:

When the daemon threads are killed? When the application finishes or when the work() finishes?

Look at the thread pool and the worker (it's from a recipe )

ALSo maybe the problem it's because I create SWorker objects in a loop? What happens with the old SWorker (garbage collection ?) ?

Tkinter とスレッドには興味深い問題があります。私は Tkinter ベースの GUI を使用しており、いくつかのコードをメインループと並行して実行しています。一度だけやれば魅力的に機能します。しかし、Tkinter.Tk() が 2 回実行すると、GUI と MainThread の両方のスレッドがブロックされます。

コードは次のとおりです (別の Tkinter とスレッド化のトピックに触発されました):

結果: winxp + python 2.7.1 (デフォルトのインストール)

OS X 10.6.7 + python 2.7.1 での UPD 結果

サーバーは、8 コアの 32 ビットで Red Hat を実行しています。

インスタンス化する必要がある会社のクラスは pickleable ではありません。

スレッド化を試みましたが、同時スレッド数が 4 ～ 7 に達すると、パフォーマンスが順次処理のパフォーマンスに低下しました。これは、私の無知、PySimpleClient、および基礎となる C++ 実装が原因の 1 つです。

キューでマルチプロセッシングを試みましたが、これは堅牢ではなく、パフォーマンスも向上しませんでした。

私は現在、それぞれパイプを使用して 60 個のマルチプロセス プロセスを正常に実行しています。パフォーマンスは素晴らしく、これまでのところ堅牢性は優れています。

しかし、最低でも 700 プロセスが必要です。700は妥当ですか？

私はほとんどの質問をコード自体に入れましたが、要点 (Python2.7) について説明します。

• 後で自分のために大量のメモリ リークを作成していないことを確認したいと思います。
• Linuxbox のパテまたは VNC で 40 カウントで実行すると、常にすべての出力が得られるとは限らないことに気付きましたが、Windows で IDLE と Aptana を使用すると得られます。
• はい、キューのポイントはスレッドをずらしてシステムのメモリをあふれさせないようにすることだと理解していますが、目の前のタスクは時間に敏感であるため、スレッドの数に関係なく検出されたらすぐに処理する必要がありますがある; Queue を使用すると、ガベージ コレクターに推測させるのではなく、タスクがいつ終了したかを明確に指示できることがわかりました。
• スレッドまたはキュー オブジェクトで .join() を使用して回避できる理由はまだわかりません。
• ヒント、コツ、一般的なヘルプ。
• 読んでくれてありがとう。

従いたいプロセスのフローチャートを作成しましたが、これを実行する方法がわかりません。現時点では、私は以下を持っています。

t1 は、cherrypy ではないデータベース挿入スクリプトです。

Does Event and Lock do the same thing in these scenes?

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