為什麼我在Python中不顯式調用線程時線程執行異常?
執行緒執行例外:揭秘過早執行緒呼叫
在 Python 中建立執行緒時,使用 start( 明確呼叫它們至關重要) 方法。然而,在線程創建語法中調用目標函數的情況下,會出現一個有趣的問題。
問題:在沒有明確呼叫的情況下執行執行緒
考慮下面的程式碼片段:
t1 = threading.Thread(target=self.read()) print("something") t2 = threading.Thread(target=self.runChecks(), args=(self,))
令人驚訝的是,列印語句從來沒有執行是因為self.read 無限期地運行,從而阻止程式到達下一行。這種行為似乎違反直覺,因為呼叫 t1.start() 應該啟動執行緒執行並允許程式繼續進行。
解決方案:理解括號誤解
問題出在 self.read() 後面的括號中。在 Python 中,函數後面的括號會呼叫它,因此以下程式碼:
target=self.read()
實際上會呼叫 self.read 並將其傳回值作為目標參數傳遞給 Thread。但是,Thread 需要函數引用,而不是傳回值。要修正此行為,只需刪除括號並在建立執行緒後明確呼叫t1.start() 即可:
t1 = threading.Thread(target=self.read) t1.start() print("something")
處理執行緒目標中的參數
當目標函式需要參數,請使用threading.Thread 的args 或kwargs 參數。或者,使用lambda 函數,如下所示:
thread = threading.Thread(target=f, args=(a, b), kwargs={'x': c})
或
thread = threading.Thread(target=lambda: f(a, b, x=c))
請記住,如果使用lambda,則函數的參數在呼叫lambda 時計算,而不是在呼叫lambda 時計算它被定義了。如果在執行緒調度之前重新分配變量,這可能會導致意外結果。
以上是為什麼我在Python中不顯式調用線程時線程執行異常?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
