python多线程详解,python多线程的实现

　　本文主要介绍Python多线程的使用细节。线程间的执行是乱序的，cpu会执行哪个线程。以下相关介绍可以参考。

　　00-1010一、实用方法二。补充：Python多线程共享变量资源竞争

目录

　　1.线程间的执行是乱序的，cpu会执行哪个线程被调度；2.主线程在结束前等待所有子线程结束。设置守护线程可以实现主线程结束时子线程立即结束；3.设置守护线程：1。Threading.thread (daemon=true)，2。线程对象。setdaemon(true)；4.线程共享全局变量，导致资源竞争。

　　线程之间的执行是乱序的，cpu调度哪个线程就执行哪个线程。

　　主线程将在结束前等待所有子线程完成。设置守护线程可以实现主线程结束时子线程会立即结束。

　　设置守护进程：1.threading.thread (daemon=true)，2.thread object.setdaemon (true)

　　线程共享全局变量，导致资源竞争。

　　#导入模块(模块名。py，包名init.py)

　　导入线程

　　导入时间

　　定义任务1(计数):

　　#获取当前线程对象

　　# t=threading.current _线程()

　　# print(任务1 _名称： ，t.name)

　　打印()

　　对于范围内的I(计数):

　　打印(“任务A”，i 1)

　　时间.睡眠(0.5)

　　定义任务2(内容，计数):

　　print(Task2_name: ，threading.current_thread()。姓名)

　　对于范围内的I(计数):

　　打印(f { content } _ _任务B ，i 1)

　　时间.睡眠(0.5)

　　if __name__==__main__:

　　t1=线程。线程(target=task1，name=T1 ，daemon=True，args=(5，)。

　　t2=线程。线程(target=task2，name=T2 ，kwargs={content: 是， count:5})

　　#设置第二种方式来保护主线程

　　# t1.setDaemon(True)

　　t2.setDaemon(True)

　　t1.start()

　　T1.join() #阻塞该函数，只有在T1执行后它才会被向下执行。

　　t2.start()

　　# t2.join()

　　打印(“主线程结束”)

一，实用方法

　　执行1.资源竞争问题：和=1时，会大致分为三步(取值、加1、回写)，cpu可能刚执行两步就切换到另一个线程执行；1.2.解决办法：()方法用于设置线程同步(低效)，2 .锁(它可以保证同一时间只有一个线程在执行)。

　　资源竞争：sum=1执行时，会大致分为三步(取值、加1、写回)，cpu可能刚两步就切换到另一个线程执行。

　　解决方法：1。用join()方法设置线程同步(低效)，2。锁(它可以保证同一时间只有一个线程在执行)

　　导入线程

　　导入时间

　　总和=0

　　锁=线程。锁定()

　　def add_num1():

　　全局总和

　　对于I，范围为(1000000):

　　# lock.acquire() # lock

　　总和=1

　　# lock.release() # unlock

　　print(f“{ threading . current _ thread()。name}计算结果为{sum} )

　　def add_num2():

　　全局总和

　　对于I，范围为(1000000):

　　# lock.acquire()

　　总和=1

　　# lock.release()

　　print(f“{ threading . current _ thread()。name}计算结果为{sum} )

　　if __name__==__main__:

　　t1=线程。线程(target=add_num1)

　　t2=线程。线程(target=add_num2)

　　t1.start()

　　#设置阻塞功能，设置线程同步

　　t1.join()

　　t2.start()

　　打印(f main的总和值为{sum} )

　　这就是本文关于Python多线程的全部细节。关于Python多线程的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望你以后能支持热门的IT软件开发工作室！

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