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https://blog.csdn.net/yxn4065/article/details/128533823 阅读全文
posted @ 2023-05-03 20:01
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代码只进行了18次循环处理俩个人18个关键点的距离。单进程耗时0.001秒，多进程耗时6.34秒。 import cv2 import numpy as np from modules.keypoints import BODY_PARTS_KPT_IDS, BODY_PARTS_PAF_IDS f 阅读全文
posted @ 2023-05-03 16:33
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时间single 0.09075808525085449 multi 4.713615894317627。因此计算量不是特别大不建议使用多进程。 import threading import time ind=100 def single(): for j in range(ind): for i 阅读全文
posted @ 2023-05-03 16:09
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一般不要使用多进程，除非计算量很大要不然速度还没有单进程执行的快。 阅读全文
posted @ 2023-05-03 16:07
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新建和终止线程这俩步分别需要分配和释放资源。 线程池里的线程重复使用，直接接收任务队列，挨个取出任务并执行。如果任务队列为空线程池并不销毁线程。 u rls是参数列表，craw是函数名。result是返回结果。 阅读全文
posted @ 2023-05-03 15:09
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新建和终止线程这俩步分别需要分配和释放资源。 线程池里的线程重复使用，直接接收任务队列，挨个取出任务并执行。如果任务队列为空线程池并不销毁线程。 u rls是参数列表，craw是函数名。result是返回结果。 阅读全文
posted @ 2023-05-03 15:07
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result存储的是线程的返回结果，因此可以用线程池获取返回。 最终时间比 single 3.388930559158325 multi 2.5222535133361816 import threading import time ind=3 def single(): for j in rang 阅读全文
posted @ 2023-05-03 15:06
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import threading import time ind=3 def single(): for j in range(ind): for i in range(5000): w=2*i #print(w) def s(): for i in range(5000): w=2*i #prin 阅读全文
posted @ 2023-05-03 13:48
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只需要再引发安全问题的部分加lock就行。加锁的话其他进程不能访问的。 阅读全文
posted @ 2023-05-03 13:37
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只有在I/O时thread才释放GIL让thread2运行同时thread1在进行I/O只有进行输入和输出操作thraeding才行。I/O跟cpu分开的所以进行I/O时进程会释放交给另一个进程运行。 如果没有I/O的话多线程就是串行执行。线程不断的切换导致性能较低。 阅读全文
posted @ 2023-05-03 11:08
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已经对多线程并发有了一个基本的理解。现在要将多线程用于毕设中，多线程的作用是将循环用作并发处理，有一定的速度提速作用。目前需要了解毕设程序在哪方面需要进行多线程修改。python的multiprocessing库去利用多核的机器，threading运行时会释放GIL锁，可以让I/O并行。 阅读全文
posted @ 2023-05-03 10:50
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线程过多了，不会比单线程快多少。因为程序可能花时间在线程的转换上了。threading模块没有返回值。 import threading import time ind=4 dan_sum=0 multi_sum=0 def single(): for j in range(ind): for i 阅读全文
posted @ 2023-05-03 10:00
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import threading import time ind=2 def single(): for j in range(ind): for i in range(5000): print(i*2) def s(): for i in range(5000): print(i*2) def m 阅读全文
posted @ 2023-05-03 09:54
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t.start去启动线程 如果想知道什么时候结束用join函数。 阅读全文
posted @ 2023-05-03 09:26
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