# 多线程读取地理影像数据（GDAL、Python）
地理信息系统（GIS）中常常需要处理大量的地理影像数据，如DEM（数字高程模型）、遥感影像等。而使用GDAL库来读取和处理这些数据是非常常见的做法。在处理大规模数据时，使用多线程可以显著提高处理效率。本文将介绍如何使用Python和GDAL库来实现多线程读取地理影像数据。
## GDAL简介
GDAL（Geospatial Data Ab
原创
2024-03-15 03:55:27
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gRPCgRPC 是 Google 开源的基于 Protobuf 和 Http2.0 协议的通信框架。gRPC官网python实现gRPC接口调用的方法步骤2.1 安装第三方包：grpcio、protobuf、grpcio_tools1 pip installgrpcio2 pip installprotobuf3 pip install grpcio_tools # python下的p
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2023-08-23 14:35:16
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# 使用GDAL库直接读取图像
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入GDAL库)
B --> C(打开图像文件)
C --> D(获取图像属性)
D --> E(读取图像数据)
E --> F(关闭图像文件)
F --> G(结束)
```
## 类图
```mermaid
classDiag
原创
2024-05-20 06:28:09
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这一篇博客是关于如何在pytoch里加载训练数据到网络中的，同志们来一起学习吧~ 文章目录数据加载和预处理数据加载预处理torchvision.modelstorchvision.transforms 数据加载和预处理数据加载PyTorch通过torch.utils.data对一般常用的数据加载进行了封装，可以很容易地实现多线程数据预读和批量加载。 并且torchvision已经预先实现了常用图
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2023-09-21 20:55:28
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目录预备知识创建线程的两种方法声明一个类的同时实现 Runnable 接口声明一个类为 Thread 的子类，并在子类中重写 Thread 类的run 方法 预备知识在应用程序中使用多线程不会增加 CPU 的数据处理能力。只有在多 CPU 的计算机或者在网络计算体系结构下，将 Java 程序划分为多个并发执行线程后，同时启动多个线程运行，使不同的线程运行在基于不同处理器的 Java 虚拟机中，才
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2023-11-23 12:16:49
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一.线程基本状态图 这幅图是在Java 多线程（三） 线程的生命周期及优先级出现过的： 图中是线程运行的基本状态：线程调用start()方法开始后，就进入到可运行状态，随着CPU的资源调度在运行和可运行之间切换；遇到阻塞则进入阻塞状态。 二.加入同步的线程状态图 多线程的同步机制，及synchronized关键字的使用学习： Java 多线程（五） 多线程的同步 J
1.多线程的线程守护在python3中，主线程主进程结束，子进程不会结束，为了能够让主线程回收子线程，可以把子线程设置为守护线程,即该线程不重要，主线程结束，子线程结束： 举个例子：import time
import threading
def test():
while True:
print('测试线程守护！！',threading.currentThread())
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2024-01-30 22:49:42
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在处理数据集时，常常会遇到用for循环处理数据集的情况。但是如果简单地用for循环就会出现cpu资源利用不充分的情况。下图是直接使用for循环的cpu利用率：大概是10-15之间，单线程无疑了，此外100个数据耗时50秒。features = []
with open(self.file_name) as f:
for line in tqdm(f.read
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2023-07-27 18:19:29
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在本教程中，我们将学习如何使用Python实现多线程和多处理方法。这些方法指导操作系统优化使用系统硬件，从而提高代码执行效率。多线程引用Wiki的解释—在计算机体系结构中，多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多个线程，进而提升整体处理性能。并发指的是可以实现多个进程的并行执行，从而实现更快的运行时间。当执行基于I/O的任务（如
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2023-06-12 10:35:00
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1. 为什么需要线程锁?多个线程对同一个数据进行修改时， 可能会出现不可预料的情况.2. 如何实现线程锁?# 1. 实例化一个锁对象;
lock = threading.Lock()
# 2. 操作变量之前进行加锁
lock.acquire()
# 3. 操作变量之后进行解锁
lock.release()python多线程是并发执行，
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2023-06-06 14:50:03
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Python多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，每个线程都可以执行独立的任务。多线程可以让程序在执行阻塞操作（如I/O操作）时不会阻塞整个程序的执行，从而提高程序的效率。
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2023-03-30 17:22:12
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一、简介：关于多线程 Python多线程和C/C++多线程利用CPU核不太一样，Python多线程由于GIL存在的原因，只能单核分时间片来轮询运行多个线程，也就是说不管CPU是多少个核，用多线程时候只能是单核，然后多个thread将CPU分为一个个的时间片，一般来说是100条机械码，切换一个线程，轮询着来
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2023-06-16 13:22:35
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一、多线程的概念：多线程指的是从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，通俗上说就是同时执行的多个任务。（同时执行多个任务就是并行，这是个伪概念，因为pycharm的运行机制决定了不可能真正实现并行）二、什么是并发以及并行：1.并发: 指的是任务数多余 cpu 核数,通过操作系统的各种任务调度算法 2.并行：指的是任务数小于等于 cpu 核数，即任务真的是一起执行的三、多线程的创建：#导包：
i
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2023-06-15 11:34:58
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前言最近常常需要处理大量的crash数据，对这些数据进行分析，在此之前需要将存量的数据导入自己的数据库，开始一天一天的去导，发现太慢了，后来尝试通过python多线程并行导入多天数据，以此记录对于Python多线程的使用。进程与线程在介绍Python的多线程之前，我们需要先明确一下线程和进程的概念，其实线程和进程是操作系统的基本概念，都是实现并发的方式，其二者的区别可以用一句话概括：进程是资源分配
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2023-05-31 22:41:33
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1.1 什么是多线程 Threading多线程可简单理解为同时执行多个任务。多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少(不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快)，缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。1.2 添加线程 Thread导入模块import threading获取已激活的线程数threadi
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2023-07-05 01:10:31
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不知不觉中，我们又一起完成了第二大章进阶篇的学习。我非常高兴看到很多同学一直在坚持积极地学习，并且留下了很多高质量的留言，值得我们互相思考交流。也有一些同学反复推敲，指出了文章中一些表达不严谨或是不当的地方，我也表示十分感谢。大部分留言，我都在相对应的文章中回复过了。而一些手机上不方便回复，或是很有价值很典型的问题，我专门摘录了出来，作为今天的答疑内容，集中回复。问题一：列表 self appen
# Python读取图像
图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。在图像处理过程中，我们需要首先读取图像数据，然后对图像进行各种处理操作。Python作为一种易学易用且功能强大的编程语言，提供了许多用于读取和处理图像的库，如`PIL`（Python Imaging Library）和`OpenCV`（Open Source Computer Vision Library）等。
## 1.
原创
2024-01-26 03:54:56
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# 实现Python批量读图的步骤
## 概述
在Python中，我们可以使用PIL库（Pillow）来批量读取图片。这篇文章将向你展示如何通过几个简单的步骤来实现批量读取图片的功能。首先，我们将通过表格展示整个流程的步骤，然后详细说明每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
```markdown
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER :
原创
2024-02-24 05:54:19
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## Python读图显示教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“Python读图显示”。这是一个基础但又重要的技能，在日常开发中经常会用到。下面我将详细介绍整个流程，并为每一步提供相应的代码示例。
### 整个流程
首先，让我们通过一个表格来展示实现“Python读图显示”的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图片文件 |
|
原创
2024-04-24 08:13:03
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一、使用函数来创建线程使用函数来创建线程，顾名思义，就是我们把要完成的任务封装成一个个函数，然后使用 threading 库中的 threading.Thread(target=) 函数来创建线程，其中传给target的就是我们创建的函数。比如我们要创建两个线程，一个线程用来执行 写字 这个任务，一个线程用来执行 绘画 这个任务，那么就可以将这两个任务封装成函数，然后再进行创建进程。示例代码如下：
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2023-07-04 22:57:02
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