以下三个线程是同时进行的吗 video_thread = Fatigue_Detection(video_path) beep_thread = BeepThread(frequency, duration) cloud_thread = Cloud_oper(localpath) video_thread.start() beep_thread.start() cloud_thread.start() video_thread.join() beep_thread.join() cloud_thread.join()
时间: 2023-08-21 12:05:58 浏览: 37
在这个程序中,三个线程是并发执行的,但不一定是同时进行的。因为Python的解释器中存在全局解释器锁(GIL),它会阻止多个线程同时执行Python字节码。所以,如果其中一个线程正在执行Python字节码,其他线程就必须等待,直到GIL被释放。因此,在Python中,多线程并不是真正的并行执行,而是并发执行。
相关问题
fatigue_df = fatigue_df.applymap(lambda x: np.nan if isinstance(x, str) else x) 解析这段代码
这段代码使用了 `applymap()` 方法和 `lambda` 表达式,用来将 DataFrame 中的字符串转换成空值 `NaN`。
具体来说,`applymap()` 方法可以对 DataFrame 中的每个元素应用一个函数,然后返回一个新的 DataFrame。而 `lambda` 表达式则是一种匿名函数,可以在一行代码中定义函数并进行调用。
因此,这段代码的作用是,对 `fatigue_df` 中的每个元素进行判断,如果该元素是字符串,则将其转换成空值 `NaN`,否则保留原来的值。具体实现方式是使用了 `isinstance()` 函数判断该元素是否为字符串,如果是则返回 `np.nan`,否则返回该元素本身。
这段代码等价于下面这段使用 `apply()` 方法和 `lambda` 表达式的代码:
```python
fatigue_df = fatigue_df.apply(lambda x: x.apply(lambda y: np.nan if isinstance(y, str) else y))
```
需要注意的是,这段代码中使用了 `numpy` 库中的 `np.nan`,因此需要先导入该库。
如何用 from model_service.pytorch_model_service import PTServingBaseService class fatigue_driving_detection(PTServingBaseService):
这段代码只是定义了一个类 `fatigue_driving_detection`,它继承了 `PTServingBaseService`。如果要实际使用这个类,需要在代码中实例化这个类并调用其中的方法来提供服务。具体来说,需要在代码中创建一个实例,比如:
```
service = fatigue_driving_detection()
```
然后可以通过调用 `service.load_model()` 方法来加载模型,调用 `service.preprocess()` 方法来进行预处理,调用 `service.inference()` 方法来进行推理,最后再调用 `service.postprocess()` 方法来进行后处理,从而实现模型的服务化。