对于线程与线程之间的交互我们在前面的文章已经介绍了 python 互斥锁Lock / python事件Event , 今天继续介绍一种线程交互方式 – 线程条件变量Condition. 一.线程条件变量Condition相关函数介绍 acquire() —  线程锁,注意线程条件变量Condition中的所有相关函数使用必须在acquire() /release() 内部操作: release() — 释放锁,注意线程条件变量Condition中的所有相关函数使用必须在acquire() /re…

条件.事件.信号量本质上都是锁,不常用 """ 常用方法: obj,acquire() Obj.release() obj.wait(),创建是阻塞状态,等待obj.notify()并且前后要有obj.acquire()和obj.release() obj.notify(num),前后要有obj.acquire()和obj.release() """ # 线程 条件 from threading import Condition from thr…

相对前面几篇python线程内容而言,本片内容相对比较简单,定时器 – 顾名思义,必然用于定时任务. 一.线程定时器Timer原理 原理比较简单,指定时间间隔后启动线程!适用场景:完成定时任务,例如:定时提醒-闹钟等等. # 导入线程模块 import threading timer = threading.Timer(interval, function, args=None, kwargs=None) 参数介绍: interval — 定时器间隔,间隔多少秒之后启动定时器任务(单位:秒):…

之前我们已经学会如何在代码块中创建新的线程去执行我们要同步执行的多个任务,但是线程的世界远不止如此.接下来,我们要介绍的是整个threading模块.threading基于Java的线程模型设计.锁(Lock)和条件变量(Condition)在Java中是对象的基本行为(每一个对象都自带了锁和条件变量),而在Python中则是独立的对象,所以python的threading模块中还提供了Lock,Rlock,Condition,Event等常用类,它们在python中是独立于Tread模块的,但…

一.线程创建 #方法一:将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法 import threading import time def show(arg): time.sleep(2) print('thread' + str(arg)) for i in range(10): t = threading.Thread(target=show,args=(i,)) time.sleep(2) t.start() #方法2:从Thread继承,并重写run() class MyThread(t…

使用python的threading中的Thread 下面是两种基本的实现线程的方式: 第一种方式———— #coding=utf-8 """ thread的第一种声明及调用方式 """ from threading import Thread import time def func(): while True: print time.ctime() time.sleep(1) def func1(): while True: print &q…

复习进程知识: python:主进程,至少有一个主线程 启动一个新的子进程:Process,pool 给每一个进程设定一下执行的任务:传一个函数+函数的参数 如果是进程池:map函数:传入一个任务函数+一个序列 启动:start 多进程执行的时候:如果主进程退出了,子进程还在执行 如何让主进程等待子进程执行完毕再退出:调用join函数 多进程之间共享变量:跨进程的锁Manager.lock() 共享证书:Manager.Value(‘i’,0) 共享列表: 共享字典: 共享字符串“ 3个多进程的…

目录 (见右侧目录栏导航) - 1. 前言    - 1.1 进程    - 1.2 有了进程为什么要有线程    - 1.3 线程的出现    - 1.4 进程和线程的关系    - 1.5 线程的特点- 2. 线程和python    - 2.1 全局解释器锁(GIL)    - 2.2 threading 模块        - 2.2.1 进程的创建        - 2.2.2 多线程和多进程的比较        - 2.2.3 使用多线程实现socket聊天功能        - 2…

了解相关概念之前,我们先来看一张图 进程: 优点:同时利用多个cpu,能够同时进行多个操作 缺点:耗费资源(重新开辟内存空间) 线程: 优点:共享内存,IO操作时候,创造并发操作 缺点:抢占资源 通过对比,我们可以得出: 由于计算多用到cpu,所以多进程适合计算密集型 由于IO操作不用到cpu,所以多线程适合IO密集型 进程不是越多越好,cpu个数=进程个数 线程也不是越多越好,具体案例具体分析,请求上下文切换耗时 计算机中执行任务的最小单位:线程 进程和线程的目的都是提高效率 另外,GIL全局…

在前面的文章中我们已经介绍了很多关于python线程相关的知识点,比如 线程互斥锁Lock / 线程事件Event / 线程条件变量Condition 等等,而今天给大家讲解的是 线程池ThreadPoolExecutor,可能很多小伙伴会疑惑,threading 模块能创建线程,ThreadPoolExecutor 也能创建线程,两者都有什么区别呢? 众所周知,程序中使用线程会提高运行效率,虽然线程是计算机的最小单位,但是线程的创建和使用一样会占用计算机资源和产生开销,一旦创建成千上万的线程,…