Python多執行緒鎖例子
/mnt/hgfs/Python/day6$ time python thread_clock6.py | grep 'real'
（檔名+grep命令）可以看一下執行完一個程式所花的時間
| 1 2 3 4 5 |
第一步：執行緒A修改了num的值為7
第二步：執行緒C不知道num的值已經發生了改變，直接呼叫了num的值7
第三步：執行緒B對num值加1，此時num值變為8
第四步：執行緒B使用了num值8
第五步：執行緒A使用了num值8
|
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
import threading
import time
number = 0
def run(num):
global number
number += 1
print number
time.sleep(1)
for i in range(20):
t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
t.start()
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
相關推薦Python多執行緒鎖例子/mnt/hgfs/Python/day6$ time python thread_clock6.py | grep 'real' （檔名+grep命令）可以看一下執行完一個程式所花的時間 在多執行緒程式執行過程中，為什麼需要給一些執行緒加鎖以及如何加鎖，下 Python多執行緒小例子Python多執行緒小例子 1、在主執行緒中建立子執行緒 下面的程式碼一共建立了三個執行緒：主執行緒、coding 執行緒和music 執行緒，最後使用thread_list 裝載執行緒 python 多執行緒鎖python的鎖可以獨立提取出來 1 2 3 4 5 6 7 8 mutex = threading.Lock() #鎖的使用 #建立鎖 mutex = threa PYTHON——多執行緒：同步鎖：Lock一、先用一個例子說明沒有用鎖的時候，達到的效果錯誤： 1、例項（沒有鎖的情況）： import time import threading # 沒有用鎖的 # 時候，出現多個執行緒拿到相同資源的現象。 # 如下例中，共享資源變數num=100,我們開100個執行緒，每個執行緒將資源變數num減1，按 Python 多執行緒工具包 threading 的超簡單例子筆者初學 Python，在程式設計中，遇到了多執行緒的問題，即需要一個程式中的幾部分同時執行。 例如：給一個後臺程式寫一個“心跳程序”，定時輸出訊號，以確認程式正常執行。 在網上搜索了下發現有不少帖子，但總感覺帖子中舉的例子不夠簡單和直觀，遂決定寫個自己覺得夠簡單直觀的例子。程式碼如 Python 多執行緒，(全域性變數)資料共享，threading.Lock() 互斥鎖demo.py（互斥鎖）： import threading import time # 定義一個全域性變數 g_num = 0 def test1(num): global g_num # 全域性變數可以實現執行緒間資料共享。也可以通過傳參實現 fo Python中的多執行緒程式設計，執行緒安全與鎖(一) 聊聊Python中的GIL 聊聊Python中的GIL python基礎之多執行緒鎖機制 python--threading多執行緒總結 Python3入門之執行緒threading常用方法1. 多執行緒程式設計與執行緒安全相關重要概念 在我的上篇博文 聊聊Python中的GIL 中，我們熟悉了幾個特別重要的概念：GIL，執行緒，程序， 執行緒安全，原子操作。 以下是簡單回顧，詳細介紹請直接看聊聊Python中的GIL GIL:&n python多執行緒和GIL全域性直譯器鎖1、執行緒 執行緒被稱為輕量級程序，是最小執行單元，系統排程的單位。執行緒切換需要的資源一般，效率一般。 2、多執行緒 在單個程式中同時執行多個執行緒完成不同的工作，稱為多執行緒 3、 Python多執行緒程式設計,執行緒鎖1 2 3 from threading import Thread 4 import time 5 6 class MyThread(Thread): 7 name1 = 'MyThread-1' 8 def __init__(self,target,args Python多執行緒程式設計,執行緒鎖,以及補充上一篇多程序文章程序補充 程序間的訊號 訊號是唯一的非同步通訊方法 一個程序向另一個程序傳送一個訊號來傳遞某種資訊，接受者根據傳遞的資訊來做相應的事 $ kill -l檢視系統訊號說明 $ kill -9 pid號對程序傳送訊號 訊號名稱 說明 python------多執行緒（鎖）一、類式呼叫 from multiprocessing import Process import time class MyProcess(Process): def __init__(self): super(MyProcess, Python多執行緒讀寫檔案加鎖Python的多執行緒在io方面比單執行緒還是有優勢，但是在多執行緒開發時，少不了對檔案的讀寫操作。在管理多個執行緒對同一檔案的讀寫操作時，就少不了檔案鎖了。 使用fcntl 在linux下，python的標準庫有現成的檔案鎖，來自於fcntl模組。這個模組提供了unix python多執行緒及互斥鎖使用def RunThread(target, *args): #傳入一個函式多執行緒執行 print u"啟動執行緒:", target.__name__ t = threading.Thread(target = target, args = args) #t.set Python 多執行緒與鎖多執行緒類似於同時執行多個不同程式，多執行緒執行有如下優點： （1）使用執行緒可以把佔據長時間的程式中的任務放到後臺去處理。 （2）使用者介面可以更加吸引人，這樣比如使用者點選了一個按鈕去觸發某些事件的處理，可以彈出一個進度條來顯示處理的進度 （3）程式的執行 Python 多執行緒 多程序 全域性直譯器鎖GIL joinPython 程式碼的執行由Python 虛擬機器(也叫直譯器主迴圈)來控制。Python 在設計之初就考慮到要在主迴圈中，同時只有一個執行緒在執行，就像單CPU 的系統中執行多個程序那樣，記憶體中可以存放多個程式，但任意時刻，只有一個程式在CPU 中執行。同樣地，雖然Py python程序執行緒多執行緒鎖程序： 程序就是一段程式的執行過程。 執行緒： 通常在一個程序中可以包含若干個執行緒，當然一個程序中至少有一個執行緒，不然沒有存在的意義。執行緒可以利用程序所擁有的資源，在引入執行緒的作業系統中，通常都是把程序作為分配資源的基本單位，而把執行緒作為獨立執行 Python多執行緒中阻塞(join)與鎖(Lock)的使用誤區關於阻塞主執行緒 join的錯誤用法 Thread.join() 作用為阻塞主執行緒,即在子執行緒未返回的時候,主執行緒等待其返回然後再繼續執行. join不能與start在迴圈裡連用 以下為錯誤程式碼,程式碼建立了5個執行緒,然後用一個迴圈啟用執行緒, python 多執行緒程式設計（一個經典例子）python 多執行緒經典案例（摘自《python核心程式設計》） 使用佇列的資料結構，生產者生產商品，消費者選取商品，且時間均不固定 from random import randint from time import sleep from queu python多執行緒程式設計(4): 死鎖和可重入鎖線上程間共享多個資源的時候，如果兩個執行緒分別佔有一部分資源並且同時等待對方的資源，就會造成死鎖。儘管死鎖很少發生，但一旦發生就會造成應用的停止響應。下面看一個死鎖的例子： # encoding: UTF-8import threadingimport timec python多執行緒程式設計(3): 使用互斥鎖同步執行緒問題的提出 上一節的例子中，每個執行緒互相獨立，相互之間沒有任何關係。現在假設這樣一個例子：有一個全域性的計數num，每個執行緒獲取這個全域性的計數，根據num進行一些處理，然後將num加1。很容易寫出這樣的程式碼： # encoding: UTF-8import |