PYTHON线程知识再研习B

使用threading.Thread模块,也有两种使用方法,可以用类,也可以在实例化对象中传入函数或类实例。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from threading import Thread
import time

def run_thread(n):
    for i in range(n):
        print i

class race(Thread):
    def __init__(self,threadname,interval):
        Thread.__init__(self,name=threadname)
        self.interval = interval
        self.isrunning = True

    def run(self):
        while self.isrunning:
            print ‘thread %s is running,time:%s\n‘ %(self.getName(),time.ctime())
            time.sleep(self.interval)
    def stop(self):
        self.isrunning = False

def test():
    t1 = Thread(target=run_thread,args=(5,))
    t1.start()

    thread1 = race(‘A‘,1)
    thread2 = race(‘B‘,2)
    thread1.start()
    thread2.start()
    time.sleep(4)
    thread1.stop()
    thread2.stop()

if __name__ == ‘__main__‘:
    test()

时间: 2024-10-15 01:31:50

PYTHON线程知识再研习B的相关文章

PYTHON线程知识再研习A

前段时间看完LINUX的线程,同步,信息号之类的知识之后,再在理解PYTHON线程感觉又不一样了. 作一些测试吧. thread:模块提供了基本的线程和锁的支持 threading:提供了更高级别,功能更强的线程管理的功能 Queue:允许用户创建一个可以用于多个线程之间共享数据的队列数据结构 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import thread from time import sleep, ctime loops = [4,2

PYTHON线程知识再研习F---队列同步Queue

让我们考虑更复杂的一种场景:产品是各不相同的.这时只记录一个数量就不够了,还需要记录每个产品的细节.很容易想到需要用一个容器将这些产品记录下来. Python的Queue模块中提供了同步的.线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列 LifoQueue,和优先级队列PriorityQueue.这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用.可以使用队列来实现线程间的同步. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8

PYTHON线程知识再研习E---条件变量同步Condition

Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持.Condition被称为条件变量,除了提供与Lock类似的 acquire和release方法外,还提供了wait和notify方法.线程首先acquire一个条件变量,然后判断一些条件.如果条件不满足则 wait:如果条件满足,进行一些处理改变条件后,通过notify方法通知其他线程,其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件.不断的重复 这一过程,从而解决复杂的同步问题. 可以认为Condition对象维护了一个

PYTHON线程知识再研习C---线程互斥锁

结合例子,就很好理解了. 就是不要让共享变量被各个线程无序执行,导致结果不可预期 threading模块中定义了Lock类,可以方便的处理锁定: #创建锁mutex = threading.Lock()#锁定mutex.acquire([timeout])#释放mutex.release() 其中,锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁,从而可以进行一些其他的处理. #!/usr/bin/env pyt

PYTHON线程知识再研习D---可重入锁

不多解释,预防普通锁不正规的获取与释放 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num += 1 msg = self.name + ' set num to ' + str(num) print m

Python线程、进程知识整理

一.python线程 Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time   def show(arg):     time.sleep(1)     print 'thread'+str(arg)   for i in range(10):     t = t

线程池Python 线程、进程和协程

Python   线程 Threading是用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元.线程与进程的关系下图所示: 子线程是由主线程产生的,但两者并没有关联. 利用threading创建线程: 1 '''利用threading包创建''' 2 import threading 3 import time 4 5 def run(n): 6 time.sleep(2) 7 print("task:",n) 8 9 '''串行:一个运行完后,再运行另外一个''' 10 run(

Python学习——Python线程

一.线程创建 1 #方法一:将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法 2 import threading 3 import time 4 5 def show(arg): 6 time.sleep(2) 7 print('thread' + str(arg)) 8 9 for i in range(10): 10 t = threading.Thread(target=show,args=(i,)) 11 time.sleep(2) 12 t.start() 13 14 #方法2:从T

[python] 线程简介

参考:http://www.cnblogs.com/aylin/p/5601969.html 我是搬运工,特别感谢张岩林老师! python 线程与进程简介 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了