<tfoot id='QwnnR'></tfoot>

  • <i id='QwnnR'><tr id='QwnnR'><dt id='QwnnR'><q id='QwnnR'><span id='QwnnR'><b id='QwnnR'><form id='QwnnR'><ins id='QwnnR'></ins><ul id='QwnnR'></ul><sub id='QwnnR'></sub></form><legend id='QwnnR'></legend><bdo id='QwnnR'><pre id='QwnnR'><center id='QwnnR'></center></pre></bdo></b><th id='QwnnR'></th></span></q></dt></tr></i><div id='QwnnR'><tfoot id='QwnnR'></tfoot><dl id='QwnnR'><fieldset id='QwnnR'></fieldset></dl></div>

    • <bdo id='QwnnR'></bdo><ul id='QwnnR'></ul>
  • <legend id='QwnnR'><style id='QwnnR'><dir id='QwnnR'><q id='QwnnR'></q></dir></style></legend>

    <small id='QwnnR'></small><noframes id='QwnnR'>

      1. Python下线程之间的共享和释放示例

        下面是详细的攻略。

        1. <tfoot id='unGdt'></tfoot>
        2. <small id='unGdt'></small><noframes id='unGdt'>

          <legend id='unGdt'><style id='unGdt'><dir id='unGdt'><q id='unGdt'></q></dir></style></legend>

              <bdo id='unGdt'></bdo><ul id='unGdt'></ul>
            • <i id='unGdt'><tr id='unGdt'><dt id='unGdt'><q id='unGdt'><span id='unGdt'><b id='unGdt'><form id='unGdt'><ins id='unGdt'></ins><ul id='unGdt'></ul><sub id='unGdt'></sub></form><legend id='unGdt'></legend><bdo id='unGdt'><pre id='unGdt'><center id='unGdt'></center></pre></bdo></b><th id='unGdt'></th></span></q></dt></tr></i><div id='unGdt'><tfoot id='unGdt'></tfoot><dl id='unGdt'><fieldset id='unGdt'></fieldset></dl></div>

                    <tbody id='unGdt'></tbody>

                  下面是详细的攻略。

                  什么是线程间的共享和释放

                  Python下的多线程编程中,会涉及到多个线程之间的数据共享和同步问题。多个线程同时对一个共享资源进行读写时,容易造成数据的不一致,这个时候就需要对数据进行同步。

                  共享和释放主要是通过锁机制来实现。锁机制可以控制只有一个线程能够做一些特定的操作,其中一种锁是互斥锁。互斥锁是通过对一个资源进行加锁操作,使得其他想要访问该资源的线程必须等待锁的释放。

                  在Python的标准库中,有一个threading模块可以用于线程的操作。

                  线程共享数据

                  在多线程并发访问共享资源时,可能会遇到线程安全问题。为避免这种情况,我们可以使用锁来保证数据的访问同步。使用锁的时候需要注意,锁的粒度和耗时问题。

                  下面是一个定义了10个线程的示例,它们访问同一个共享数据count,使用了Lock进行同步。

                  import threading
                  
                  count = 0
                  lock = threading.Lock()
                  
                  class DemoThread(threading.Thread):
                      def run(self):
                          global count
                          for i in range(100000):
                              lock.acquire()
                              count += 1
                              lock.release()
                  
                  threads = []
                  for i in range(10):
                      threads.append(DemoThread())
                  
                  for thread in threads:
                      thread.start()
                  
                  for thread in threads:
                      thread.join()
                  
                  print(count)
                  

                  示例解释:

                  上面的示例中定义了一个DemoThread类,重载了run方法,当调用start启动线程时,会调用此方法。run方法中每个线程执行100000次循环,获取锁之后进行count加1的操作,然后释放锁。10个线程同时运行,累加count的值,最终打印出来,应该是1000000。

                  线程释放数据

                  除了在多线程环境下锁机制用于线程之间的数据同步访问之外,也可以使用信号量机制来达到在多线程环境下访问资源的同步效果。Semaphore是一个计数信号量,用来控制同时访问资源的线程个数。为了避免冲突,操作系统内核可以对信号量进行原子操作,即要么完成要么不进行,因此可以保证线程访问的安全性。

                  下面是一个示例,10个线程同时获取并打印一段字符串,使用Semaphore来控制并发数为3。

                  import threading
                  
                  semaphore = threading.Semaphore(3)
                  
                  class DemoThread(threading.Thread):
                      def run(self):
                          with semaphore:
                              print('%s获得了信号量,正在打印文本' % threading.current_thread().name)
                              for i in range(3):
                                  print('%s: %s' % (threading.current_thread().name, i))
                              print('%s释放了信号量' % threading.current_thread().name)
                  
                  threads = []
                  for i in range(10):
                      threads.append(DemoThread())
                  
                  for thread in threads:
                      thread.start()
                  
                  for thread in threads:
                      thread.join()
                  

                  示例解释:

                  上面的示例中定义了一个DemoThread类,重载了run方法,每个线程都尝试获取信号量,如果信号量被占用了,则会阻塞等待其他线程释放,直到获取信号量后,进行相应的打印。用一个计数器实现并发数为3。

                  本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯了您的权益,请联系我们,我们会在确认后第一时间进行删除!

                  相关文档推荐

                  Python中有三个内置函数eval()、exec()和compile()来执行动态代码。这些函数能够从字符串参数中读取Python代码并在运行时执行该代码。但是,使用这些函数时必须小心,因为它们的不当使用可能会导致安全漏洞。
                  在Python中,下载网络文本数据到本地内存是常见的操作之一。本文将介绍四种常见的下载网络文本数据到本地内存的实现方法,并提供示例说明。
                  来给你详细讲解下Python 二进制字节流数据的读取操作(bytes与bitstring)。
                  Python 3.x 是 Python 2.x 的下一个重大版本,其中有一些值得注意的区别。 Python 3.0中包含了许多不兼容的变化,这意味着在迁移到3.0之前,必须进行代码更改和测试。本文将介绍主要的差异,并给出一些实例来说明不同点。
                  要在终端里显示图片,需要使用一些Python库。其中一种流行的库是Pillow,它有一个子库PIL.Image可以加载和处理图像文件。要在终端中显示图像,可以使用如下的步骤:
                  在Python中,我们可以使用Pillow库来进行图像处理。具体实现两幅图像合成一幅图像的方法如下:

                  <small id='Ax9HF'></small><noframes id='Ax9HF'>

                  <i id='Ax9HF'><tr id='Ax9HF'><dt id='Ax9HF'><q id='Ax9HF'><span id='Ax9HF'><b id='Ax9HF'><form id='Ax9HF'><ins id='Ax9HF'></ins><ul id='Ax9HF'></ul><sub id='Ax9HF'></sub></form><legend id='Ax9HF'></legend><bdo id='Ax9HF'><pre id='Ax9HF'><center id='Ax9HF'></center></pre></bdo></b><th id='Ax9HF'></th></span></q></dt></tr></i><div id='Ax9HF'><tfoot id='Ax9HF'></tfoot><dl id='Ax9HF'><fieldset id='Ax9HF'></fieldset></dl></div>
                  <legend id='Ax9HF'><style id='Ax9HF'><dir id='Ax9HF'><q id='Ax9HF'></q></dir></style></legend>
                    <tbody id='Ax9HF'></tbody>
                        • <bdo id='Ax9HF'></bdo><ul id='Ax9HF'></ul>
                          <tfoot id='Ax9HF'></tfoot>