python线程详解

#线程状态

#线程同步(锁)
#多线程的优势在于可以同时运行多个任务,至少感觉起来是这样,但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。

#threading模块
#常用方法:
‘‘‘
threading.currentThread():返回当前的线程变量
threading.enumerate():返回一个包含正在运行的线程的list,正在运行指:线程启动后,结束前,不包含启动前和终止后的线程
threading.activeCount():返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())具有相同的效果
‘‘‘

# -*- coding: cp936 -*-
#python 27
#xiaodeng
#http://www.jb51.net/article/68323.htm
#python线程详解

#案例
import threading

#方法1:将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法
def func():
    print ‘xiaodeng‘

t=threading.Thread(target=func)
t.start()
t.join()#join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)

#方法2:从Thread继承,并重写run()
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print ‘重写run()方法‘

t=MyThread()
t.start()
t.join()

‘‘‘
#构造方法:
Thread(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={})
group:线程组,目前还没有实现,库引用时提示必须是None
target:要执行的方法
name:线程名
args/kwargs:要传入方法的参数,args和kwargs两个参数其实是二选一
#实例方法
isAlive():返回线程是否在运行
get/setName(name):获取/设置线程名
is/setDaemon(bool):获取/设置是否守护线程。初始值从创建该线程的线程继承,当没有非守护线程仍在运行时,程序将终止
start():启动线程
join([timeout]):阻塞当前上下文环境的线程。
‘‘‘

#Lock()
#lock是可用的最低级的同步指令,Lock处于锁定状态时,不被特定的线程拥有,Lock包含2种状态--锁定和非锁定以及2个基本的方法
#构造方法:
#Lock()
#实例方法:
#acquire([timeout]):使线程进入同步阻塞状态,尝试获得锁定
#release():释放锁,使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常
#案例:
print ‘--‘*25
import threading
import time

data=0
lock=threading.Lock()

def func():
    global data
    print threading.currentThread().getName()

    #调用acquire([timeout])时,线程将一直阻塞
    #直到获得锁定或直到timeout秒后
    #返回是否获得锁定
    if lock.acquire():
        print ‘lock.acquire():‘,lock.acquire()
        print ‘%s get the lock.‘ % threading.currentThread().getName()
        data+=1
        time.sleep(2)
        print ‘%s release lock...‘ % threading.currentThread().getName()

        #调用release()将释放锁
        lock.release()

t1=threading.Thread(target=func)
t2=threading.Thread(target=func)
t3=threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
时间: 2024-12-24 19:22:49

python线程详解的相关文章

POSIX 线程详解(经典必看)

总共三部分: 第一部分:POSIX 线程详解                                   Daniel Robbins ([email protected]), 总裁/CEO, Gentoo Technologies, Inc.  2000 年 7 月 01 日 第二部分:通用线程:POSIX 线程详解,第 2部分       Daniel Robbins ([email protected]), 总裁/CEO, Gentoo Technologies, Inc.  20

python正则表达式详解

python正则表达式详解 正则表达式是一个很强大的字符串处理工具,几乎任何关于字符串的操作都可以使用正则表达式来完成,作为一个爬虫工作者,每天和字符串打交道,正则表达式更是不可或缺的技能,正则表达式的在不同的语言中使用方式可能不一样,不过只要学会了任意一门语言的正则表达式用法,其他语言中大部分也只是换了个函数的名称而已,本质都是一样的.下面,我来介绍一下python中的正则表达式是怎么使用的. 首先,python中的正则表达式大致分为以下几部分: 元字符 模式 函数 re 内置对象用法 分组用

POSIX 线程详解(1-概述)

线程是有趣的 线程类似于进程.如同进程,线程由内核按时间分片进行管理.在单处理器系统中,内核使用时间分片来模拟线程的并发执行,这种方式和进程的相同.而在多处理器系统中,如同多个进程,线程实际上一样可以并发执行. 那么为什么对于大多数合作性任务,多线程比多个独立的进程更优越呢?这是因为,线程共享相同的内存空间.不同的线程可以存取内存中的同一个变量.所以,程序中的所有线程都可以读或写声明过的全局变量.如果曾用 fork() 编写过重要代码,就会认识到这个工具的重要性.为什么呢?虽然 fork() 允

POSIX 线程详解(2-线程创建和销毁)

算法旨在用尽可能简单的思路解决问题,理解算法也应该是一个越看越简单的过程,当你看到算法里的一串概念,或者一大坨代码,第一感觉是复杂,此时不妨从例子入手,通过一个简单的例子,并编程实现,这个过程其实就可以理解清楚算法里的最重要的思想,之后扩展,对算法的引理或者更复杂的情况,对算法进行改进.最后,再考虑时间和空间复杂度的问题. 了解这个算法是源于在Network Alignment问题中,图论算法用得比较多,而对于alignment,特别是pairwise alignment, 又经常遇到maxim

python difflib详解

difflib -帮助进行差异化比较 这个模块提供的类和方法用来进行差异化比较,它能够生成文本或者html格式的差异化比较结果,如果需要比较目录的不同,可以使用filecmp模块. class difflib.SequenceMatcher 这是可以用来比较任何类型片段的类,只要比较的片段是可hash的,都可以用来比较,使用非常灵活.他源于1980,s的“完形匹配算法”,并且进行了一系列的优化和改进. 通过对算法的复杂度比较,它由于原始的完形匹配算法,在最坏情况下有n的平方次运算,在最好情况下,

POSIX 线程详解(3-互斥量:"固定加锁层次"/“试加锁-回退”)

有时一个互斥量是不够的: 比如: 当多个线程同时访问一个队列结构时,你需要2个互斥量,一个用来保护队列头,一个用来保护队列元素内的数据. 当为多线程建立一个树结构时,你可能需要为每个节点设置一个互斥量. 同时使用多个互斥量会导致复杂度的增加 最坏的情况就是死锁的发生,即两个线程分别锁住一个互斥量而等待对方的互斥量. 多互斥量可能导致死锁: 如果可以在独立的数据上使用两个分离的互斥量,那么就应该这么做.这样,通过减少线程必须等待其他线程完成数据操作的时间. 如果数据独立,则某个特定函数就不太可能经

转 python数据类型详解

python数据类型详解 目录 1.字符串 2.布尔类型 3.整数 4.浮点数 5.数字 6.列表 7.元组 8.字典 9.日期 1.字符串 1.1.如何在Python中使用字符串 a.使用单引号(') 用单引号括起来表示字符串,例如: str='this is string'; print str; b.使用双引号(") 双引号中的字符串与单引号中的字符串用法完全相同,例如: str="this is string"; print str; c.使用三引号(''') 利用三

Python列表详解

Python列表详解: 创建一个列表,只要把逗号分隔的不同数据项使用方括号括起来即可. 比如:    list = [1, 2, 3, 4, 5 ]; 与字符串的索引一样,列表索引从0开始. Python列表函数即方法: Python所包含的函数: 1.cmp() 描述: cmp()用于比较两个列表的元素. 语法: cmp (list1,list2) 返回值: 如果比较的元素是同类型的,则比较其值,返回结果. 如果两个元素不是同一种类型,则检查它们是否是数字. 如果是数字,执行必要的数字强制类型

Python 递归函数 详解

Python 递归函数 详解   在函数内调用当前函数本身的函数就是递归函数   下面是一个递归函数的实例: 第一次接触递归函数的人,都会被它调用本身而搞得晕头转向,而且看上面的函数调用,得到的结果会是: 为什么会得出上面的结果呢?因为都把调用函数本身之后的代码给忘记了,就是else之后的python 代码. 实际此递归函数输出的是以下结果: 相信大家看到这里都有点蒙,小编也一样,我第一次看到这个递归函数时,只能理解到第一个结果.那是因为,大部分人在做事情的时候,中断第一件事,被安排去做第二件事