iOS多线程编程NSOperation和NSOperationQueue的使用

本文介绍如何使用NSOperation在iOS开发中实现后台任务管理,包括使用NSInvocationOperation进行异步图片下载和继承NSOperation自定义任务执行流程。通过NSOperationQueue调度任务,实现线程池效果,提高应用响应速度。
使用 NSOperation的方式有两种,
一种是用定义好的两个子类:
NSInvocationOperation 和 NSBlockOperation。
另一种是继承NSOperation
如果你也熟悉Java,NSOperation就和java.lang.Runnable接口很相似。和Java的Runnable一样,NSOperation也是设计用来扩展的,只需继承重写NSOperation的一个方法main。相当与java 中Runnalbe的Run方法。然后把NSOperation子类的对象放入NSOperationQueue队列中,该队列就会启动并开始处理它。

NSInvocationOperation例子:
和前面一篇博文一样,我们实现一个下载图片的例子。新建一个Single View app,拖放一个ImageView控件到xib界面。
实现代码如下:
#import "ViewController.h"
#define kURL @"http://avatar.youkuaiyun.com/2/C/D/1_totogo2010.jpg"
@interface ViewController ()
@end

@implementation ViewController
- (void)viewDidLoad
{
    [super viewDidLoad];
    NSInvocationOperation *operation = [[NSInvocationOperation alloc]initWithTarget:self selector:@selector(downloadImage:) object:kURL];
    NSOperationQueue *queue = [[NSOperationQueue alloc]init];
    [queue addOperation:operation];
}


-(void)downloadImage:(NSString *)url{
    NSLog(@"url:%@", url);
    NSURL *nsUrl = [NSURL URLWithString:url];
    NSData *data = [[NSData alloc]initWithContentsOfURL:nsUrl];
    UIImage * image = [[UIImage alloc]initWithData:data];
    [self performSelectorOnMainThread:@selector(updateUI:) withObject:image waitUntilDone:YES];
}
-(void)updateUI:(UIImage*) image{
    self.imageView.image = image;
}
@end


viewDidLoad方法里可以看到我们用NSInvocationOperation建了一个后台线程,并且放到NSOperationQueue中。后台线程执行downloadImage方法。
downloadImage 方法处理下载图片的逻辑。下载完成后用performSelectorOnMainThread执行主线程updateUI方法。
updateUI 并把下载的图片显示到图片控件中。

第二种方式继承NSOperation 
在.m文件中实现main方法,main方法编写要执行的代码即可。
队列里可以加入很多个NSOperation, 可以把NSOperationQueue看作一个线程池,可往线程池中添加操作(NSOperation)到队列中。线程池中的线程可看作消费者,从队列中取走操作,并执行它。
通过[queue setMaxConcurrentOperationCount:5];
线程池中的线程数,也就是并发操作数。默认情况下是-1,-1表示没有限制,这样会同时运行队列中的全部的操作。
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估展开研究,重点介绍了利用Matlab代码实现该方法的技术路径。文中详细阐述了序贯蒙特卡洛模拟的基本原理及其在配电网可靠性分析中的应用,包括系统状态抽样、时序模拟、故障判断与修复过程等核心环节。通过构建典型配电网模型,结合元件故障率、修复时间等参数进行大量仿真,获取系统可靠性指标如停电频率、停电持续时间等,进而评估不同运行条件或规划方案下的配电网可靠性水平。研究还可能涉及对含分布式电源、储能等新型元件的复杂配电网的适应性分析,展示了该方法在现代电力系统评估中的实用性与扩展性。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电网规划与运行的技术工程师。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中理解蒙特卡洛模拟在电力系统可靠性评估中的具体实现;②为实际配电网的可靠性优化设计、设备配置与运维策略制定提供仿真工具支持;③支撑学术论文复现与算法改进研究; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法流程,重点关注状态转移逻辑与时间序列模拟的实现细节,并尝试在IEEE标准测试系统上进行验证与扩展实验,以深化对方法机理的理解。
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