Python并发编程-线程同步(线程安全) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 线程同步,线程间协调,通过某种技术,让一个线程访问某些数据时,其它线程不能访问这些数据,直到该线程完成对数据的操作.   一.Event 1>.Event的常用方法 Event事件,是线程通信机制中最简单的实现,使用一个内部的标记flag,通过flage的True或False的变化来进行操作. 常用方法如下: set(): 标记为True. clear(): 标记设置为Flase. is…

关于进程的复习: # 管道 # 数据的共享 Manager dict list # 进程池 # cpu个数+1 # ret = map(func,iterable) # 异步 自带close和join # 所有结果的[] # apply # 同步的:只有当func执行完之后,才会继续向下执行其他代码 # ret = apply(func,args=()) # 返回值就是func的return # apply_async # 异步的:当func被注册进入一个进程之后,程序就继续向下执行 # app…

Python作为一种解释型语言,由于使用了全局解释锁(GIL)的原因,其代码不能同时在多核CPU上并发的运行.这也导致在Python中使用多线程编程并不能实现并发,我们得使用其他的方法在Python中实现并发编程. 一.全局解释锁(GIL) Python中不能通过使用多线程实现并发编程主要是因为全局解释锁的机制,所以首先解释一下全局解释锁的概念. 首先,我们知道C++和Java是编译型语言,而Python则是一种解释型语言.对于Python程序来说,它是直接被输入到解释器中直接运行的.解释器在程…

并发和线程 基本概念 - 并行.并发 并行, parallel 互不干扰的在同一时刻做多件事; 如,同一时刻,同时有多辆车在多条车道上跑,即同时发生的概念. 并发, concurrency 同时做某些事,但是强调同一时段做多件事. 如,同一路口,发生了车辆要同时通过路面的事件. 队列, 缓冲区 类似排队,是一种天然解决并发的办法.排队区域就是缓冲区. 解决并发: [ "食堂打饭模型", 中午12点,大家都涌向食堂,就是并发.人很多就是高并发.] 1.队列, 缓冲区: 队列: 即排队.…

一.进程:1.定义:进程最小的资源单位,本质就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行(运行)的过程2.组成:进程一般由程序,数据集,进程控制三部分组成:(1)程序:用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成(2)数据集:是程序在执行过程中所需要使用的一切资源(3)进程控制块:用来记录进程外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志.3.进程的作用:是想完成多任务并发,进程之间的内存地址是相互独立的二.线程:1.定义:最小的执行单位,线程的出现是为了…

什么是线程 进程:资源分配单位 线程:cpu执行单位(实体),每一个py文件中就是一个进程,一个进程中至少有一个线程 线程的两种创建方式: from multiprocessing import Process def f1(n): print(n,'号线程') if __name__ == '__main__': t1 = Thread(target=f1,args=(1,)) t1.start() print('主线程') 二 from threading import Thread cla…

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def func(n): time.sleep(2) print(n) return n*n t_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=20) #max_workers一般不超过CPU*5,创建线程池 t_lst = [] for i in range(20): t = t_pool.submit(func,i) #提交多线程认为 t_…

from threading import Thread import time def func(n): #子线程完成的 time.sleep(1) print(n) #多线程示例 for i in range(10): t = Thread(target=func, args=(i,)) #func的子线程注册到主线程 t.start() 使用面向对象的方式开启新的线程 from threading import Thread import time class MyThread(Threa…

并发是快速处理大量相似任务的绝佳办法,但对于有返回值的方法,需要一个容器专门来存储每个进程处理完的结果 from multiprocessing import Pool import time #返回值只有进程池才有,父子进程没有返回值 def func(i): time.sleep(1) return i*i if __name__ == '__main__': p = Pool(5) #从异步提交任务获取结果 res_l = [] for i in range(20): res = p.ap…

互斥锁-Lock #多线程中虽然有GIL,但是还是有可能产生数据不安全,故还需加锁 from threading import Lock, Thread #互斥锁 import time def eat1(lock): global n lock.acquire() temp =n time.sleep(0.2) n = temp - 1 lock.release() if __name__ == '__main__': n = 10 t_lst = [] lock = Lock() for i…