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這篇文章主要介紹python中多線程如何搭建Buffer緩存器,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
這幾天學習人臉識別的時候,雖然運行的沒有問題,但我卻意識到了一個問題
在圖片進行傳輸?shù)臅r候,GPU的利用率為0
也就是說,圖片的傳輸速度和GPU的處理速度不能很好銜接
于是,我打算利用多線程開發(fā)一個buffer緩存
實現(xiàn)的思路如下
定義一個Buffer類,再其構(gòu)造函數(shù)中創(chuàng)建一個buffer空間(這里最好使用list類型)
我們還需要的定義線程鎖LOCK(數(shù)據(jù)傳輸和提取的時候會用到)
因為需要兩種方法(讀數(shù)據(jù)和取數(shù)據(jù)),所以我們需要定義兩個鎖
實現(xiàn)的代碼如下:
#-*-coding:utf-8-*- import threading class Buffer: def __init__(self,size): self.size = size self.buffer = [] self.lock = threading.Lock() self.has_data = threading.Condition(self.lock) # small sock depand on big sock self.has_pos = threading.Condition(self.lock) def get_size(self): return self.size def get(self): with self.has_data: while len(self.buffer) == 0: print("I can't go out has_data") self.has_data.wait() print("I can go out has_data") result = self.buffer[0] del self.buffer[0] self.has_pos.notify_all() return result def put(self, data): with self.has_pos: #print(self.count) while len(self.buffer)>=self.size: print("I can't go out has_pos") self.has_pos.wait() print("I can go out has_pos") # If the length of data bigger than buffer's will wait self.buffer.append(data) # some thread is wait data ,so data need release self.has_data.notify_all() if __name__ == "__main__": buffer = Buffer(3) def get(): for _ in range(10000): print(buffer.get()) def put(): a = [[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[1,2,3,4,5,6,7,8,9]] for _ in range(10000): buffer.put(a) th2 = threading.Thread(target=put) th3 = threading.Thread(target=get) th2.start() th3.start() th2.join() th3.join()
以上是python中多線程如何搭建Buffer緩存器的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!希望分享的內(nèi)容對大家有幫助,更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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