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        python线程安全及多进程多线程实现方法详解

        关于“python线程安全及多进程多线程实现方法详解”的攻略,我们可以从以下几个方面进行讲解:
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                  关于“python线程安全及多进程多线程实现方法详解”的攻略,我们可以从以下几个方面进行讲解:

                  一、线程安全的概念及实现方式

                  线程安全指的是多个线程访问同一段代码时,不会出现数据错乱或异常的情况。而实现线程安全的方式有很多种,比如使用锁(Lock)、信号量(Semaphore)、临界区(Critical Section)等方式。其中,我们通常使用锁来实现线程安全。

                  下面是一个使用锁实现线程安全的示例代码:

                  import threading
                  
                  # 初始化锁
                  lock = threading.Lock()
                  
                  count = 0
                  
                  # 定义加1的函数
                  def add():
                      global count
                      for i in range(100000):
                          lock.acquire()  # 获取锁
                          count += 1
                          lock.release()  # 释放锁
                  
                  # 定义减1的函数
                  def sub():
                      global count
                      for i in range(100000):
                          lock.acquire()  # 获取锁
                          count -= 1
                          lock.release()  # 释放锁
                  
                  # 创建两个线程,分别执行加1和减1的函数
                  t1 = threading.Thread(target=add)
                  t2 = threading.Thread(target=sub)
                  
                  t1.start()
                  t2.start()
                  
                  t1.join()
                  t2.join()
                  
                  print(count)
                  

                  在上面的代码中,我们使用了锁的方式来保证了线程安全。具体实现过程是:在需要进行线程安全操作的代码块前,调用lock.acquire()获取锁,在代码块结束之后再调用lock.release()释放锁。

                  二、Python多进程的实现方式

                  Python多进程的实现方式有很多种,其中最常用的方式是使用内置的multiprocessing模块。使用该模块可以方便地创建多进程,并对进程间通信、同步等进行管理。

                  下面是一个使用multiprocessing模块创建多进程的示例代码:

                  import multiprocessing
                  
                  # 定义一个函数,用于计算1~n的和
                  def sum(n):
                      res = 0
                      for i in range(n + 1):
                          res += i
                      return res
                  
                  # 创建两个进程,分别计算1~100和1~500的和
                  p1 = multiprocessing.Process(target=sum, args=(100,))
                  p2 = multiprocessing.Process(target=sum, args=(500,))
                  
                  p1.start()
                  p2.start()
                  
                  p1.join()
                  p2.join()
                  
                  print(p1.exitcode, p1.exitcode)
                  

                  在上面的代码中,我们首先定义了一个用于计算1~n的和的函数sum(),然后使用multiprocessing模块创建了两个进程,分别计算1~100和1~500的和。

                  在创建进程对象时,我们通过target参数指定进程要执行的函数,通过args参数传递函数的参数。在进程执行结束后,我们可以使用exitcode属性获取进程的退出码。

                  三、Python多线程的实现方式

                  Python多线程的实现方式与多进程类似,同样也是使用内置的threading模块。使用该模块可以方便地创建多线程,并对线程间通信、同步等进行管理。

                  下面是一个使用threading模块创建多线程的示例代码:

                  import threading
                  import time
                  
                  # 定义一个线程类
                  class MyThread(threading.Thread):
                      def __init__(self, name, count):
                          threading.Thread.__init__(self)
                          self.name = name
                          self.count = count
                  
                      # 线程运行的主体函数
                      def run(self):
                          for i in range(self.count):
                              print(self.name, i)
                              time.sleep(1)
                  
                  # 创建两个线程并启动
                  t1 = MyThread("thread1", 5)
                  t2 = MyThread("thread2", 10)
                  
                  t1.start()
                  t2.start()
                  
                  t1.join()
                  t2.join()
                  

                  在上面的代码中,我们自定义了一个线程类MyThread,并在其中重写了run()方法,用于实现线程的主体函数。然后通过创建两个线程对象,并调用start()方法启动线程。

                  在线程执行的主体函数中,我们使用print()函数输出线程名和循环变量的值,并通过time.sleep()函数模拟线程执行耗时。最后,在主线程中使用join()方法等待两个线程执行完毕。

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