Python多线程
程序员班长 人气:0一,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}')
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