根据我的理解，NodeJS中只有I/O是非阻塞的。例如，如果我们执行大量繁重的数学运算，其他用户在完成之前无法访问服务器。我想知道在NodeJS中是否有一种非阻塞的方式来进行繁重的计算？只是好奇。 最佳答案 如果您想要使用Node进行长时间运行的计算，那么您将需要启动一个单独的进程来处理这些计算。通常，这将通过创建一些单独的工作进程并将计算传递给它们来完成。通过这样做，您可以保持主Node事件循环畅通。在实现方面，您有两个主要选择。首先是您使用Node'schild-processAPI手动分ionic进程功能。这个很好，因为您的计
这个问题在这里已经有了答案:Howtocreatethreadsinnodejs(12个回答)关闭6年前。Node.js多线程。是否可以在Node.js中使用多线程？如果是的话。在Node.js中使用多线程有哪些优点和缺点？Node.js中可以实现多线程的模块有哪些？我是Node.js的新手，我从许多博客中读到Node.js是单线程的。我知道java多线程，但我需要知道它在Node.js中是否可行。 最佳答案 是和否。让我们从头开始。为什么NodeJs是单线程的，这里解释WhyisNode.jssinglethreaded?虽然No
如果我理解正确，NodeJS是非阻塞的......所以它不是等待来自数据库或其他进程的响应，而是转移到其他东西并稍后再检查。它也是单线程的。这是否意味着给定的NodeJS进程可以充分有效地利用单个CPU内核，但不会使用机器上的任何其他内核，例如，它一次永远不会使用多个内核。这当然意味着其他CPU仍然可以被其他进程用于SQL数据库或其他有意分离的CPU繁重的子例程，只要它们是一个单独的进程。此外，如果NodeJS进程具有无限循环或长时间运行的函数，则该进程在任何情况下都不再有用，直到无限循环或长时间运行的函数停止(或整个进程终止)。这一切都好吗？我的理解正确吗？
我们计划用任何一种非常高级的编程语言编写一个高度并发的应用程序。1)Python、Ruby或Haskell是否支持真正的多线程？2)如果程序包含线程，虚拟机是否会自动将工作分配给多个内核(如果主板上有超过1个CPU，则分配给物理CPU)？真正的多线程=多个独立的执行线程利用多个内核提供的资源(不仅仅是一个内核)。假多线程=线程模拟多线程环境，不依赖任何native操作系统功能。 最佳答案 1)DoPython,Ruby,orHaskellsupporttruemultithreading?这与语言无关。这是硬件的问题(如果机器只有1
我研究了一段时间以查找信息如何使用PyQT进行多线程程序，更新GUI以显示结果。我习惯于通过示例学习，但我找不到(是的，我一直在寻找几周)任何使用多线程执行简单任务的程序示例，例如连接到www站点列表(5个线程)和只是打印带有响应代码的处理过的网址。任何人都可以分享代码或将我发送到解释此类程序的好教程吗？ 最佳答案 这里有一些非常基本的例子。您可以将GUI元素的引用传递给线程，并在线程中更新它们。importsysimporturllib2fromPyQt4importQtCore,QtGuiclassDownloadThread(
过去两天我一直在尝试构建一个具有多线程功能的爬虫。不知怎的，我仍然无法管理它。起初我尝试了使用线程模块的常规多线程方法，但它并不比使用单线程快。后来我了解到请求是阻塞的，多线程方法并没有真正起作用。所以我一直在研究并发现了有关grequests和gevent的信息。现在我正在使用gevent运行测试，它仍然不比使用单线程快。我的代码错了吗？这是我的课的相关部分:importgevent.monkeyfromgevent.poolimportPoolimportrequestsgevent.monkey.patch_all()classTest:def__init__(self):sel
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭9年前。考虑以下要求:必须在Windows上受支持。最好也适用于其他平台。必须支持多线程。我的意思是引擎可以在多个线程中并行工作。可读性很重要。许可证必须与闭源项目兼容。我喜欢Python的可读性。我也比其他脚本语言有更多的Python经验。但是CPython不是多线程的，IronPython需要托管CLR和兼容的语言(C++/CLI或C#)。
我正在尝试在python中读取一个文件(扫描它的行并查找术语)并编写结果-比如说，每个术语的计数器。我需要对大量文件(超过3000个)执行此操作。有可能做到多线程吗？如果是，怎么做？所以，场景是这样的:读取每个文件并扫描其行将计数器写入我读过的所有文件的同一个输出文件。第二个问题是，它是否提高了读写速度。希望它足够清楚。谢谢，罗恩。 最佳答案 我同意@aix，multiprocessing绝对是要走的路。无论您将受到i/o限制——无论您运行了多少并行进程，您都只能如此快速地阅读。但是很容易一些加速。考虑以下情况(input/是一个目
我正在使用Python的CAPI，但很难理解一些极端情况。我可以测试它，但它似乎容易出错且耗时。所以我来这里看看是否有人已经这样做了。问题是，在线程和子解释器之间没有直接关系的情况下，管理具有子解释器的多线程的正确方法是什么？Py_Initialize();PyEval_InitThreads();/*我是否使用互斥锁？是否需要使用锁？线程函数应该是这样的:(线程是非python，可能是POSIX线程)线程1_save=PyThreadState_Swap(i1);//pythonworkPyThreadState_Restore(_save);Thread2(几乎相同)_save=P
我一直在寻找方法来轻松地对一些简单的分析代码进行多线程处理，因为我注意到numpy它只使用一个内核，尽管它应该是多线程的。我知道numpy是为多个内核配置的，因为我可以看到使用numpy.dot的测试使用了我所有的内核，所以我只是将mean重新实现为一个点积，它运行得更快。是否有某种原因意味着无法自行运行这么快？我发现较大数组的行为类似，尽管该比率比我的示例中显示的3接近2。我一直在阅读大量关于类似numpy速度问题的帖子，显然它的方式比我想象的要复杂。任何见解都会有所帮助，我宁愿只使用均值，因为它更具可读性且代码更少，但我可能会切换到基于点的均值。In[27]:data=numpy.
