Python多线程threading创建及使用方法解析
一、线程创建方法
1. 普通创建
import threading def run(name): for i in range(3): print(name) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=run, args=("t1",)) t2 = threading.Thread(target=run, args=("t2",)) t1.start() t2.start() -------------------------------------------- t1 t2 t2 t1 t2 t1
2. 自定义线程类
import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, name): super(MyThread, self).__init__() self.name = name def run(self): for i in range(3): print(self.name) if __name__ == "__main__": t1 = MyThread("t1") t2 = MyThread("t2") t1.start() t2.start()
二、线程的使用
1.守护线程
子线程会随着主线程的结束而结束
t = threading.Thread(target=run, args=("t1",))
t.setDaemon(True) # 把子进程设置为守护线程,必须在start()之前设置
t.start()
2.主线程等待子线程结束
t = threading.Thread(target=run, args=("t1",))
t.setDaemon(True)
t.join() # 设置主线程等待子线程结束
t.start()
3.互斥锁
from threading import Thread,Lock n = 10 def run(): global n locker.acquire() n -= 1 locker.release() if __name__ == '__main__': locker = Lock() t1 = Thread(target=run) t2 = Thread(target=run) t1.start() t2.start()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
Django中select_related和prefetch_related的用法与区别详解
在实际的开发中,模型之间经常存在复杂的关联关系,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Django中select_related和prefetch_related的用法与区别的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-11-11解决Keras TensorFlow 混编中 trainable=False设置无效问题
这篇文章主要介绍了解决Keras TensorFlow 混编中 trainable=False设置无效问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-06-06Python使用cookielib模块操作cookie的实例教程
cookielib模块经常被用来和urllib等模块配合来制作爬虫或者第三方SNS客户端等程序,比如这里我们就将举一个使用cookie来发送登录信息登录人人网的例子,well,一起来看一下Python使用cookielib模块操作cookie的实例教程2016-07-07
最新评论