Python多线程如何使用

发布时间:2022-04-12 09:07:01 作者:iii
来源:亿速云 阅读:156

今天小编给大家分享一下Python多线程如何使用的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。

一,实用方法

'''
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

'''
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}')

以上就是“Python多线程如何使用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注亿速云行业资讯频道。

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  1. python多线程
  2. 如何使用Python多线程thread及模块

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