iOS中的多线程 NSOperation

本文介绍iOS开发中使用NSOperation进行多线程编程的方法,包括NSInvocationOperation与NSBlockOperation的应用,以及如何利用它们从网络加载图片并更新UI。

  在ios中,使用多线程有三种方式,分别是:NSThread、NSOperation和NSOperationQueue、GCD,在本节,主要讲解一下NSOperation的使用。

  NSOperation和NSOperationQueue这种方式实际上是将NSOperation的对象放到一个NSOperationQueue队列中,然后依次启动操作,类似于线程池的使用。

  在使用的过程中,NSOperation的操作使用的是它的子类,分别是NSInvocationOperation和NSBlockOperation,两者没有本质的区别,只不过后者以Block的方式来实现,使用相对简单。NSOperationQueue主要负责管理和执行所有的NSOperation对象,并控制线程之间的执行顺序与依赖关系。

  下面,通过NSOperation开始多线程从网络获取图片并刷新。

NSInvocationOperation

代码

//  ViewController.m
//  AAAAAA
//
//  Created by jerei on 15-11-8.
//  Copyright (c) 2015年 jerehedu. All rights reserved.
//

#import "ViewController.h"

@interface ViewController ()

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
}

#pragma mark - 点击按钮开启线程下载图片
- (IBAction)click_InvocationOpreation_load:(UIButton *)sender {
    
    NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"http://www.jerehedu.com/images/temp/logo.gif"];
    
    //创建一个operation
    NSInvocationOperation *operation = [[NSInvocationOperation alloc] initWithTarget:self selector:@selector(loadImageWithUrl:) object:url];

    //添加到操作队列中
    NSOperationQueue *queue = [[NSOperationQueue alloc] init];
    [queue addOperation:operation];
}

#pragma mark - 根据url获取图片
-(void)loadImageWithUrl:(NSURL *)url{

    NSData *data = [NSData dataWithContentsOfURL:url];
    UIImage *image = [UIImage imageWithData:data];
    
    //回到主线程更新界面
    NSInvocationOperation *operation = [[NSInvocationOperation alloc] initWithTarget:self selector:@selector(updateImageView:) object:image];
    
    [[NSOperationQueue mainQueue] addOperation:operation];
}

#pragma mark - 更新界面
-(void)updateImageView:(UIImage *)img{
    _imageView.image = img;
}

@end

NSBlockOperation

代码

//  ViewController.m
//  AAAAAA
//
//  Created by jerei on 15-11-8.
//  Copyright (c) 2015年 jerehedu. All rights reserved.
//

#import "ViewController.h"

@interface ViewController ()

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
}

#pragma mark - 点击按钮开启线程下载图片
- (IBAction)click_BlockOpreation_load:(UIButton *)sender {
    
    //创建操作队列
    NSOperationQueue *operationQueue = [[NSOperationQueue alloc] init];
    //设置最大并发线程数
    operationQueue.maxConcurrentOperationCount = 5;
    
    //<方法一> 创建operation
//    NSBlockOperation *operation = [NSBlockOperation blockOperationWithBlock:^{
//        //根据url请求数据
//        NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"http://www.jerehedu.com/images/temp/logo.gif"];
//        [self loadImageWithUrl:url];
//    }];
//    
//    //添加到队列中
//    [operationQueue addOperation:operation];
    
    //<方法二> 创建operation
    [operationQueue addOperationWithBlock:^{
        //根据url请求数据
        NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"http://www.jerehedu.com/images/temp/logo.gif"];
        [self loadImageWithUrl:url];
    }];
}

#pragma mark - 根据url获取图片
-(void)loadImageWithUrl:(NSURL *)url{

    NSData *data = [NSData dataWithContentsOfURL:url];
    UIImage *image = [UIImage imageWithData:data];
    
    //回到主线程更新界面
    [[NSOperationQueue mainQueue] addOperationWithBlock:^{
        [self updateImageView:image];
    }];
}

#pragma mark - 更新界面
-(void)updateImageView:(UIImage *)img{
    _imageView.image = img;
}

@end

 

作者:杰瑞教育
出处: http://www.cnblogs.com/jerehedu/ 
版权声明:本文版权归 杰瑞教育 技有限公司和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。
技术咨询:JRedu技术交流
 

转载于:https://www.cnblogs.com/jerehedu/p/5141074.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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