python线程

本文介绍了使用Python进行多线程编程的两种常见方法。一种是通过导入threading模块并使用Thread类来创建线程,另一种是继承threading.Thread类来自定义线程行为。通过实例演示了如何在不同线程中执行任务。

记录:备忘录。
方式一:

from threading import Thread

def work(info):
    tempInfo = "红玲科技"+ info
    print("打印结果:",tempInfo)

def market(info):
    tempInfo = "红玲科技"+ info
    print("打印结果:",tempInfo)

def main():
    print("测试开始...")
    var1="成立了"
    var2= "上市了"
    t1 = Thread(target=work, args=(var1,))
    t1.start()
    t2 = Thread(target=market, args=(var2,))
    t2.start()
    print("测试结束...")

if __name__ == '__main__':
    main()

方式二:

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print("子线程开始...")
        for temp in range(5):
            msg = "获取数值:" + str(temp)
            print(msg)
        print("子线程结束...")

def main():
    print("主线程开始...")
    t = MyThread()
    t.start()
    print("主线程结束...")

if __name__ == '__main__':
    main()

以上,感谢。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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