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简介: 多线程简单理解就是:一个CPU,也就是单核,将时间切成一片一片的,CPU轮转着去处理一件一件的事情,到了规定的时间片就处理下一件事情。 主要内容: 1.python中显示当前线程信息的属性和方法 # coding:utf-8 # 导入threading包 import threading if __name__ == "__main__": print("当前活跃线程的数量", threading.active_count()) print("将当前所有线程的具体信息展示出来", threading.enumerate()) print("当前的线程的信息展示", threading.current_thread())效果图: 效果图: (1)预想的是,执行完线程1,然后输出All done… “理想很丰满,现实却不是这样的” # coding:utf-8 import threading import time def job1(): print("T1 start") for i in range(5): time.sleep(1) print(i) print("T1 finish") def main(): # 新创建一个线程 new_thread = threading.Thread(target=job1, name="T1") # 启动新线程 new_thread.start() print("All done...") if __name__ == "__main__": main()效果图: 效果图: 线程的执行结果,无法通过return进行返回,使用Queue存储。 # coding:utf-8 import threading from queue import Queue """ Queue的使用 """ def job(l, q): for i in range(len(l)): l[i] = l[i] ** 2 q.put(l) def multithreading(): # 创建队列 q = Queue() # 线程列表 threads = [] # 二维列表 data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [6, 6, 6]] for i in range(4): t = threading.Thread(target=job, args=(data[i], q)) t.start() threads.append(t) # 对所有线程进行阻塞 for thread in threads: thread.join() results = [] # 将新队列中的每个元素挨个放到结果列表中 for _ in range(4): results.append(q.get()) print(results) if __name__ == "__main__": multithreading()效果图: 当同时启动多个线程时,各个线程之间会互相抢占计算资源,会造成程序混乱。 举个栗子: 当我们在选课系统选课时,当前篮球课还有2个名额,我们三个人去选课。 选课顺序为stu1 stu2 stu3,应该依次打印他们三个的选课过程,但是现实情况却是: # coding:utf-8 import threading import time def stu1(): print("stu1开始选课") global course if course > 0: course -= 1 time.sleep(2) print("stu1选课成功,现在篮球课所剩名额为%d" % course) else: time.sleep(2) print("stu1选课失败,篮球课名额为0,请选择其他课程") def stu2(): print("stu2开始选课") global course if course > 0: course -= 1 time.sleep(2) print("stu2选课成功,现在篮球课所剩名额为%d" % course) else: time.sleep(2) print("stu2选课失败,篮球课名额为0,请选择其他课程") def stu3(): print("stu3开始选课") global course if course > 0: course -= 1 time.sleep(2) print("stu3选课成功") print("篮球课所剩名额为%d" %course) else: time.sleep(2) print("stu3选课失败,篮球课名额为0,请选择其他课程") if __name__ == "__main__": # 篮球课名额 course = 2 T1 = threading.Thread(target=stu1, name="T1") T2 = threading.Thread(target=stu2, name="T2") T3 = threading.Thread(target=stu3, name="T3") T1.start() T2.start() T3.start()效果图: 效果图: |
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