一 ) 为什么使用多线程?         每个iOS应用程序都有个专门用来更新显示UI界面、处理用户的触摸事件的主线程,因此不能将其他太耗时的操作放在主线程中执行,不然会造成主线程堵塞(出现卡机现象),带来极坏的用户体验。一般的解决方案就是将那些耗时的操作放到另外一个线程中去执行,多线程编程是防止主线程堵塞,增加运行
转载 2024-07-20 16:42:54
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一、tensorflow读取机制图解我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率。解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示:读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队
一、对文件分区  为了充分利用多线程读取,就需要把文件划分成多个区域,供每个线程读取。那么就需要有一个算法来计算出每个线程读取的开始位置和结束位置。那么首先根据配置的线程数和文件的总长度计,算出每个线程平均分配的读取长度。但是有一点,由于文件是纯文本文件,必须按行来处理,如果分割点在某一行中间,那么这一行数据就会被分成两部分,分别由两个线程同时处理,这种情况是不能出现的。所以各个区域的结
转载 2024-05-21 15:12:31
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需求描述:商户每天会定时将文件传到我们的sftp服务器,我们需要对文件解析落库等操作。方案A:起初的设计是将文件下载到本地,读取整个文件,落库等一系列处理。方案A的设计本来是没问题的,因为商户每天回传的文件不过5MB左右,程序运行了一年多时间,直到后来对接了一个新商户A,A回传的文件每天都在增长,有一天达到了200+MB,当程序将整个文件加载到内存时直接把CPU打满,最后内存溢出了,于是发现原先的
IO流快要块要学完,今天刚好看到文件切割,就想切割大一点的电影来玩玩,嗯嗯。刚好把多线程搬出来玩玩,看我飞起来有多快,不多说,先来个分析设计:*  * 要求:用最快的速度把一部电影按每段50M大小切割并存入C盘下。  *   * 思路:  * 1,建立5条读取流,每条读取流对应一个线程。  *
转载 2023-09-11 15:41:48
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我是python新手,在理解线程的工作原理时遇到了困难。通过浏览文档,我的理解是在线程上调用join()是建议的阻塞方法,直到它完成。为了提供一些背景知识,我有48个大的csv文件(多GB),我正试图解析这些文件,以便找到不一致之处。线程没有共享状态。这可以在一个合理的时间内一次性完成,但我试图同时作为一个练习。以下是文件处理的框架:def process_file(data_file): wit
「@Author: Runsen」在Python中,主要采用队列和线程的方法来实现多线程。队列队列(queue),是先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表,在具体应用中通常用链表或者数组来实现,队列只允许在后端(称为rear)进行插入操作,在前端(称为front)进行删除操作,队列的操作方式和堆栈类似,唯一的区别在于队列只允许新数据在后端进行添加。在Python中队列
首先:使用ultra edit 打开获取txt行数;然后:确定开启的线程数量,计算每个线程读取txt的行数设置为n_sizeimport time, threading import pandas as pd from itertools import islice ''' Reader类,继承threading.Thread @__init__方法初始化 @run方法实现了读文件的操作 '''
最近涉及到一个利用python分块读文件的需求,一开始想法觉得很简单,就对一个文件取总行数,获得线程数、每个线程获得对应的行范围、各线程独立去读自己的范围内的内容即可。实际操作下来发现有问题,读出来的内容总是有些小错误,怀疑不是这么简单,同一个文件的句柄估计多线程同时操作不安全。采用了thread + queue来实现多线程分块读文件。直接上代码,代码很简单,亲测没有bug。import thre
接上次写的“JAVA读取超大文件”。在读取超过10G的文件时会发现一次读一行的速度实在是不能接受,想到使用多线程+FileChannel来做一个使用多线程版本。基本思路如下:1.计算出文件总大小2.分段处理,计算出每个线程读取文件的开始与结束位置  (文件大小/线程数)*N,N是指第几个线程,这样能得到每个线程在读该文件的大概起始位置使用"大概起始位置",作为读文件的开始偏移量(file
转载 2023-06-08 09:18:52
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需求:导出大文件,实现以多个线程分别进行写入excel,然后通过网络IO输出到浏览器。CODE:import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URLEncoder; import javax.servlet.ServletOutputStream; import javax.se
转载 2023-06-06 15:11:24
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记录一下使用poi读取大数据excel文件踩的坑介绍Java 有2个jar包可以操作excel文件,分别是jxl和poi;jxl这个jar包只能读取excel2003年的文件(文件后缀为.xls),而poi这个jar包excel2003(文件后缀为.xls)和excel2007(文件后缀为.xls)的文件都可以读取。问题我是用的是poi这个jar包,对excel进行读取; 下面是上传一个
转载 2023-06-15 17:29:43
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使用技术:处理大量Excel数据这里提供思路,大致情况还需要看需求,读取少量数据也可以使用poiExcel或者excelExcel,当使用大量数据时,我的是70万条,普通的方法会报内存溢出。pom.xml<dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artif
转载 2023-06-03 12:25:19
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Python总结笔记(六)文件多线程文本文件读写json与csv文件操作序列化及应用多进程与多线程进程池与线程池数据共享与锁系统库1. 文本文件读写■open的参数 f = open('sample.txt', 'r') # r = read, w = write, a = append, b = binary, +表示文件不存在就创建(覆盖重写) ■使用with简化异常处理:with不管是否出
转载 2023-07-28 08:56:05
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Java代码   import java.io.*;   class DownThread extends Thread {       //定义字节数组(取水的竹筒)的长度       private final int BUFF_LEN = 32;       //定义读取的起始点       private long start;       //定义读取的结束点       pr
转载 2021-08-12 17:50:01
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# Python多线程读取文件实现 作为一名经验丰富的开发者,我将帮助你学习如何使用Python多线程读取文件。在开始之前,让我们先明确整个流程,并用表格展示每个步骤。 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建线程池 | | 2 | 确定要读取文件列表 | | 3 | 将文件列表分成多个子列表,以便每个线程处理一个子列表 | | 4 | 创建线程函数,用于读取文件
原创 2023-07-28 09:18:38
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# -*- coding: utf-8 -*- import os,time import threading rlock = threading.RLock() curPosition = 0 class Reader(threading.Thread): def __init__(self, res): self.res = res super(Re
转载 2023-06-26 16:13:31
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1.导入threading模块:线程2.步骤:读取数据放入内存(readlines)---->检索符合的数据(Find)---->搜索到数据添加入列表(findlist[])---->数据写入文本中#coding=utf-8 import threading import os class Find(threading.Thread): def __init__(sel
转载 2023-05-22 15:51:10
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一、思路:多线程是在一个进程中有多个线程在运行,为了实现问价读写操作,这里需要定义两个子线程,一个子线程进行读取操作,另外一个进行写入操作。pthread_create(pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr, void *(*start_routine) (void *), void *arg) //创建线程 /*参数: thread:
在POI中提供的XSSFWorkBook及HSSFWorkBook在Excel表格大批量读取以及写入操作时,就是数据量过大会产生内存溢出;在网上众多能解决的方案中,我会提供一个实际运用并能成功解决的方案;采用SAX及多线程读取的方式,POI其实存在两种读取的方式,用户模式和驱动模式在这里就不解释两者的区别;说说SAX读取方式和XSSFWorkBook读取方式的区别,XSSFWorkBook采用的方
转载 2024-06-05 15:43:13
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