在前一篇文章 python线程创建和传参 中我们介绍了关于python线程的一些简单函数使用和线程的参数传递,使用多线程可以同时执行多个任务,提高开发效率,但是在实际开发中往往我们会碰到线程同步问题,假如有这样一个场景:对全局变量累加1000000次,为了提高效率,我们可以使用多线程完成,示例代码如下: # !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): shuopython…

导入线程包 import threading 准备函数线程,传参数 t1 = threading.Thread(target=func,args=(args,)) 类继承线程,创建线程对象 class MyThread(threading.Thread) def run(self): pass if __name__ == "__main__": t = MyThread() t.start() 线程共享全面变量,但在共享全局变量时会出现数据错误问题使用 threading 模块中的…

当我们需要控制对共享资源的存取的时候,可以用一种简单的加锁的方法来控制.我们可以创建一个读/写程序,它们共用一个共享缓冲区,使用互斥锁来控制对缓冲区的存取. 函数 pthread_mutex_init()用来生成一个互斥锁.其函数原型如下: #include<pthread.h> int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *restrict mutex,const pthread_mutexattr_t *restrict attr): 第一个参数是互斥变量…

一 守护线程 from threading import Thread import time def foo(): print(123) time.sleep(1) print('end123') def bar(): print(456) time.sleep(3) print('end456') t1 = Thread(target=foo) t2 = Thread(target=bar) t1.daemon = True t1.start() t2.start() print('主线程'…

import "sync" var ( myMap = make(map[int]int, 10) lock sync.Mutex //声明一个全局的互斥锁 //sync 包 同步 // Mutex:是互斥 ) func test(n int){ res := 1 for i:=1;i<=n;i++{ res *=1 } lock.Lock() myMap[n] = res //concurrent map write lock.Unlock() } func main(){ f…

在多线程程序中,线程同步(多个线程访问一个资源保证顺序)是一个非常重要的问题,Linux下常见的线程同步的方法有下面几种: 互斥锁 条件变量 信号量 这篇博客只介绍互斥量和条件变量的使用. 互斥锁和条件变量 通常情况下,互斥锁和条件变量是配合使用的,互斥锁用于短期锁定,主要保证线程对临界区的进入:条件变量用于线程长期等待,在wait的时候会释放锁.操作的API如下所示(介绍最常用的): std::mutex : 独占的互斥量,不能递归使用 std::condition_variable :条件变…

并发与锁 a. 多个线程共享数据的时候,如果数据不进行保护,那么可能出现数据不一致现象,使用锁,信号量.条件锁 b. c.互斥锁1. 互斥锁,是使用一把锁把代码保护起来,以牺牲性能换取代码的安全性,那么Rlock后 必须要relase 解锁 不然将会失去多线程程序的优势2. 互斥锁的基本使用规则: 1 import threading 2 # 声明互斥锁 3 lock=threading.Rlock(); 4 def handle(sid):# 功能实现代码 5 lock.acquire() #…

接着上篇多线程继续讲,上篇最后的多线程共享全局变量对变量的处理值出错在本文中给出解决方案. 出现这个情况的原因是在python解释器中GIL全局解释器锁. GIL:全局解释器锁,每个线程在执行的过程都需要先获取GIL,保证同一时刻只有一个线程而已执行代码 线程释放GIL锁的情况:在IO操作等呃能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL 但在执行完毕后,必须重新获取GIL, Python3中使用计时器(执行时间打到阀值后,当前线程释放GIL) python使用多线程是并发 可以使…

import time from threading import Lock,Thread num = 100 def f1(loc): loc.acquire() global num tmp = num tmp -= 1 time.sleep(0.001) num = tmp loc.release() if __name__ == '__main__': t_loc = Lock() t_list = [] for i in range(10): t = Thread(target=f1,…

import threading import time num=0 def Mylock(lock): global num lock.acquire() num=num+1 time.sleep(1) print num, lock.release() lock=threading.Lock() for item in range(5): t=threading.Thread(target=Mylock,args=(lock,)) t.start() 1 2 3 4 5 #可以去掉lock,…