class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, kwargs=None): super().__init__() # 要先调用父类的init方法否则会报错 # self.a= a # self.b = b # self.c = c self._kwargs=kwargs # 重写 父类run方法 def run(self): for i in range(5): print("正在执行子线程的run方法...", i) time.sleep(0.5) if __name__ == '__main__': mythread = MyThread(kwargs={"c":20,"b":30,}) mythread.start()

时间: 2023-02-22 17:51:28 浏览: 65
这是一个Python程序,定义了一个名为MyThread的类,该类继承自threading.Thread类。__init__方法是该类的构造函数,它调用了父类的构造函数,同时接收一个名为kwargs的可选参数。
相关问题

class myThread (threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self)

这段代码定义了一个名为myThread的类,它继承自threading.Thread类。这个类中定义了一个构造函数__init__,在这个函数中调用了父类的构造函数来初始化线程。 具体来说,__init__函数中的代码是: ```python def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) ``` 这个代码调用了父类(threading.Thread)的构造函数,并将self作为参数传入。这样就可以初始化一个线程对象了。 在这个类中,还可以定义其他的方法,这些方法将在子线程中执行。在本例中,run方法是线程的主体,它会在子线程中被执行。因此,在定义myThread类时,需要重写run方法。

import threading import sys global tickt_count = 0 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,name): threading.Thread.__init__(self,name=name) self.name = name self.tickts = 0 def run(self): while True: if (tickt_count>0): tickt_count -= 1 self.tickts += 1 print("%s售票机售出第%d号"%(self.name,tickt_count)) else: sys.exit(0) t1 = MyThread('Window1') t1.start() t2 = MyThread('Window2') t2.start() t3 = MyThread('Windou3') t3.start()这段代码为何出错

这段代码出错的原因是变量 `tickt_count` 没有被正确定义。应该将 `global tickt_count = 0` 改为 `tickt_count = 100`,并且应该在定义 `MyThread` 类之前。正确的代码应该如下所示: ```python import threading import sys tickt_count = 100 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,name): threading.Thread.__init__(self,name=name) self.name = name self.tickts = 0 def run(self): while True: if (tickt_count>0): tickt_count -= 1 self.tickts += 1 print("%s售票机售出第%d号"%(self.name,tickt_count)) else: sys.exit(0) t1 = MyThread('Window1') t1.start() t2 = MyThread('Window2') t2.start() t3 = MyThread('Windou3') t3.start() ``` 这样就能正确地运行了。

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这段代码是一个Python多线程示例。其中定义了一个Counter类,它有一个data属性用于存储计数器的值。MyThread类继承了threading.Thread类,重写了run()方法,该方法获取锁资源后对计数器的值进行修改。主函数中创建了一个Counter对象和一个MyThread对象,并启动该线程,等待线程运行完毕后输出计数器的值。 下面是缺失代码的填充: 1. 锁对象的创建应该填写 threading.Lock() 2. MyThread类的继承应该填写 threading.Thread 3. 调用父类构造函数的方法应该填写 __init__ 4. run()方法的定义应该填写 def run(self): 5. 获取锁资源的方法应该填写 lock.acquire() 6. 线程休眠的时间应该填写 3 7. 释放锁资源的方法应该填写 lock.release() 8. 创建新线程对象的代码应该填写 MyThread(counter) 9. 启动新线程的方法应该填写 start() 10. 等待新线程运行完毕的方法应该填写 join() 正确的代码如下: python import threading import time # 定义线程锁对象 lock = threading.Lock() # 定义计数器对象 class Counter: def __init__(self): self.data = 0 # 自定义线程类 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, counter): # 调用父类构造函数 threading.Thread.__init__(self) self.counter = counter # 定义线程的操作函数 def run(self): # 获取一个锁资源 lock.acquire() print("新线程操作开始...") self.counter.data += 1 # 当前线程休眠3秒 time.sleep(3) self.counter.data += 1 print("新线程操作结束...") # 写线程执行完毕,释放锁资源 lock.release() # 主函数 if __name__ == "__main__": # 创建计数器对象 counter = Counter() # 创建新线程对象 new_thread = MyThread(counter) # 启动新线程 new_thread.start() # 等待新线程运行完毕 new_thread.join() print("新线程运行完毕,数据值:", counter.data)

使用QTimer对象代替QBasicTimer对象,修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

以下是使用QTimer对象代替QBasicTimer对象的修改后的代码: python from PyQt5.QtCore import QTimer class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() self.timer = QTimer(self) # 创建QTimer对象 self.timer.timeout.connect(self.update) # 连接timeout信号与槽函数 self.timer.start(100) # 启动定时器,间隔为100ms def update(self): # 检查所有的线程是否已完成,并从线程列表中移除已完成的线程 for thread in self.thread_list: if not thread.isRunning(): self.thread_list.remove(thread) def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start() def update_saved_color_photos_label(self, count): self.saved_color_photos = count self.ui.label_5.setText(str(self.saved_color_photos)) def update_saved_depth_photos_label(self, count): self.saved_depth_photos = count self.ui.label_6.setText(str(self.saved_depth_photos))
在看代码之前,首先需要明确一下需求和问题,这段代码的主要目的是读取大型CSV文件并使用多线程对每个数据块进行处理,最终将结果合并为一个DataFrame,同时还包括一个打开文件对话框。 优化建议如下: 1. 对于打开文件对话框,可以将其封装成一个函数,而不是放在类中,这样代码更加简洁,可读性更高。 2. 可以将MyThread类中的to_csv方法移除,因为该方法不符合类的定义,应该在主函数中调用。 3. 可以将读取CSV文件和创建线程的操作移动到一个函数中,这样代码结构更清晰。 4. 在处理每个DataFrame块的时候,可以使用apply方法来代替for循环,这样可以提高处理效率。 5. 可以使用ThreadPoolExecutor来管理线程池,这样可以更好地控制线程数目。 6. 可以在主函数中添加异常处理,以处理可能出现的错误情况。 修改后的代码如下: python import pandas as pd from tkinter import filedialog from tkinter import * from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = self.df.apply(lambda x: x * 2) # 示例操作,可以根据实际需求进行修改 return result def open_file_dialog(): root = Tk() filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")]) return filename def process_csv_file(filename): try: # 读取大文件,并使用mmap和chunksize进行处理 chunksize = 1000000 df_iterator = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, mmap=True) # 创建线程池,并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: threads = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator] # 获取所有线程的处理结果 results = [thread.result() for thread in threads] # 将所有处理结果合并为一个DataFrame result = pd.concat(results) print(result) except Exception as e: print("Error:", e) if __name__ == "__main__": filename = open_file_dialog() if filename: process_csv_file(filename) 需要注意的是,在上面的代码中,使用了apply方法来处理每个DataFrame块,这样可以避免使用for循环来遍历每行数据,提高处理效率。同时,使用了ThreadPoolExecutor来管理线程池,可以更好地控制线程数目,避免线程过多导致系统资源浪费。最后,在主函数中添加异常处理语句,以处理可能出现的错误情况,提高代码健壮性。

程序运行提示QBasicTimer::stop: Failed. Possibly trying to stop from a different thread,修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

这段代码是用于处理大型CSV文件的,但存在一些可以优化的地方: 1. MyThread 类的 run 方法应该返回处理结果,而不是直接打印结果,因为打印操作会阻塞线程。修改方式如下: def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = self.df.apply() # 示例操作,可以根据实际需求进行修改 return result 2. 执行线程池操作时,可以使用 submit 方法的返回值来获取每个线程的处理结果,而不需要在线程类中调用 result 方法。修改方式如下: with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: futures = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator] results = [f.result() for f in futures] 3. 在使用 Pandas 读取大型CSV文件时,可以设置 usecols 参数来只读取需要的列,以减少内存占用。例如: df_iterator = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, memory_map=True, low_memory=False, usecols=["col1", "col2"]) 4. 如果 DataFrame 的处理操作比较耗时,可以使用 Pandas 的 progress_apply 方法来显示进度条,以便用户了解处理进度。例如: from tqdm import tqdm def process(df): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = df.apply() # 示例操作,可以根据实际需求进行修改 return result with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: futures = [executor.submit(process, df) for df in df_iterator] results = [f.result() for f in tqdm(futures)] 以上是一些可以优化的地方,希望能对你有所帮助。
代码主要实现了多线程的功能,以下是每一行代码的意思和作用: 1. import threading 导入 threading 模块 2. from time import sleep, ctime 导入 sleep 和 ctime 函数 3. loops=[4,2] 定义一个列表,包含每个线程需要循环的次数 4. class MyThread(threading.Thread): 定义一个继承自 threading.Thread 的自定义线程类 MyThread 5. def __init__(self, func, args, name=''): threading.Thread.__init__(self) 定义初始化方法,接收参数 func, args, name 6. self.name = name 将 name 赋值给 self.name 7. self.func = func 将 func 赋值给 self.func 8. self.args = args 将 args 赋值给 self.args 9. def run(self): 定义 run 方法,该方法会在线程启动时被调用 10. self.func(*self.args) 调用 func 函数,传入 args 参数 11. def loop(nloop, nsec): 定义 loop 函数,接收参数 nloop 和 nsec 12. print('开始循环', nloop, '在:', ctime()) 输出开始循环的信息和当前时间 13. sleep(nsec) 线程休眠 nsec 秒 14. print('结束循环', nloop, '于:', ctime()) 输出结束循环的信息和当前时间 15. def main(): 定义主函数 16. print('程序开始于:', ctime()) 输出程序开始的信息和当前时间 17. threads = [] 创建一个空的线程列表 18. nloops = range(len(loops)) 创建一个包含列表 loops 中元素数量的 range 对象 19. for i in nloops: 遍历 range 对象 20. t = MyThread(loop, (i, loops[i]), loop.name) 创建一个 MyThread 类的实例 t,传入 loop 函数、元组 (i, loops[i]) 和 loop.name 参数 21. threads.append(t) 将 t 实例添加到线程列表中 22. for i in nloops: 遍历 range 对象 23. threads[i].start() 启动线程 24. for i in nloops: 遍历 range 对象 25. threads[i].join() 等待线程结束 26. print('所有的任务完成于:', ctime()) 输出所有任务完成的信息和当前时间 27. if __name__ == '__main__': 如果当前模块为主模块 28. main() 调用主函数

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