Python多线程的使用详情
目录
- 一,实用方法
- 二、补充:Python多线程共享变量资源竞争问题
一,实用方法
- 1.线程之间执行是无序的,cpu调度哪个线程就执行哪个线程;
- 2.主线程等待所有子线程结束后再结束,设置守护线程可以实现当主线程结束时子线程立马结束;
- 3.设置守护线程:1.
threading.Thread
(daemon=True),2.线程对象.setDaemon(True); - 4.线程之间共享全局变量,存在资源竞争问题。
''' 线程之间执行是无序的,cpu调度哪个线程就执行哪个线程 主线程会等待所有子线程结束之后再结束,设置守护线程可以实现当主线程结束时子线程立马结束 设置守护线程:1.threading.Thread(daemon=True),2.线程对象.setDaemon(True) 线程之间共享全局变量,存在资源竞争问题 ''' # 导入模块(模块名.py,包名init.py) import threading import time def task1(count): # 获取当前线程对象 # t=threading.current_thread() # print('Task1_name:',t.name) print() for i in range(count): print('Task A ',i+1) time.sleep(0.5) def task2(content,count): print('Task2_name:', threading.current_thread().name) for i in range(count): print(f'{content}__Task B ',i+1) time.sleep(0.5) if __name__ == '__main__': t1=threading.Thread(target=task1,name='T1',daemon=True,args=(5,)) t2=threading.Thread(target=task2,name='T2',kwargs={'content':'Yes','count':5}) # 设置守护主线程的第二种方式 # t1.setDaemon(True) t2.setDaemon(True) t1.start() t1.join() # 阻塞函数,t1执行完毕才会向下执行 t2.start() # t2.join() print('Main thread over')
二、补充:Python多线程共享变量资源竞争问题
- 1.资源竞争问题:sum+=1执行时大致会分为三步(取值、加1、写回),可能刚执行2步cpu就去切换到了另一个线程去执行;
- 2.解决办法:1.使用join()方法来设置线程同步(效率不高),2.加锁(可以保证同一时刻只有一个线程在执行) 。
''' 资源竞争问题:sum+=1执行时大致会分为三步(取值、加1、写回),可能刚执行2步cpu就去切换到了另一个线程去执行 解决办法:1.使用join()方法来设置线程同步(效率不高),2.加锁(可以保证同一时刻只有一个线程在执行) ''' import threading import time sum=0 lock=threading.Lock() def add_num1(): global sum for i in range(1000000): # lock.acquire() # 加锁 sum+=1 # lock.release() # 解锁 print(f'{threading.current_thread().name}的计算结果是{sum}') def add_num2(): global sum for i in range(1000000): # lock.acquire() sum+=1 # lock.release() print(f'{threading.current_thread().name}的计算结果是{sum}') if __name__ == '__main__': t1=threading.Thread(target=add_num1) t2=threading.Thread(target=add_num2) t1.start() # 设置阻塞函数,设置线程同步 t1.join() t2.start() print(f'Main的sum值是{sum}')
到此这篇关于Python多线程的使用详情的文章就介绍到这了,更多相关Python多线程内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
赞 (0)