一 信号量 二 事件 三 条件Condition 四 定时器(了解) 五 线程队列 六 标准模块-concurrent.futures 基本方法 ThreadPoolExecutor的简单使用 ProcessPoolExecutor的使用 map的使用 回调函数的应用 一 信号量 同进程一样,semaphore管理一个内置的计数器,每当调用acquire()时内置计数器-1,调用release()时内置计数器+1.计数器不能小于0,当计数器为0时,acquire()将阻塞线程直到其他线程调用re…

线程锁 问题现象: 多线程情况下,CPU遇到阻塞会进行线程的切换,所以导致执行了tmp-=1的值还未赋值给num=tmp,另一个线程2又开始了tmp -=1,所以导致最后的值重复赋值给了num,所以出现了final num非0 的情况.[time.sleep(0.000.) 休息的时间越短,最后的值越小] import time import threading def addNum(): global num #在每个线程中都获取这个全局变量 temp=num print('--get num…

python GIL 全局锁,多核cpu下的多线程性能究竟如何?GIL全称Global Interpreter Lock GIL是什么? 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念.就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码.有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等.Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执…

 孤荷凌寒自学python第四十天python的线程锁RLock (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) 因为研究同时在多线程中读写同一个文本文件引发冲突,所以使用Lock锁尝试同步,但居然没有完全成功,于是今天进一步研究RLock锁. 一.  得到RLock锁对象 新的RLock锁对象=threading.RLock() 使用RLock类的初始化方法之前,必须保证当前py文档已声明引用过threading模块: import threading 二.  RLock对象的主要方法…

孤荷凌寒自学python第三十九天python的线程锁Lock (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) 当多个线程同时操作一个文件等需要同时操作某一对象的情况发生时,很有可能发生冲突,因此在这种情况下就只能允许实时只有一个线程在操作这一对象,而其它线程在队列中等待,按排队顺序依次进行,这是我对[线程同步]的初步理解,因此[锁]这个对象就是用于实时只允许一个线程操作多线程大家都要操作的对象而存在的,当一个线程使用开启[锁]对象后到解锁[锁]对象的这段时间,只就允许此线程(是指开启[…

线程锁 线程锁的主要目的是防止多个线程之间出现同时抢同一个数据,这会造成数据的流失.线程锁的作用类似于进程锁,都是为了数据的安全性 下面,我将用代码来体现进程锁的作用: from threading import Thread,Lock x = 0 def task(): global x for i in range(200000): x = x+1 if __name__ == '__main__': t1 = Thread(target=task) t2 = Thread(target=t…

单线程 #常规写法 import threading import time def sayhi(num): # 定义每个线程要运行的函数 print("running on number:%s" % num) ) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=sayhi, args=(,)) # 生成一个线程实例 t2 = threading.Thread(target=sayhi, args=(,)) # 生成另一个…

死锁 互斥锁:Lock(),互斥锁只能acquire一次 递归锁:  RLock(),可以连续acquire多次,每acquire一次计数器+1,只有计数为0时,才能被抢到acquire # 死锁 from threading import Thread,Lock import time mutexA = Lock() mutexB = Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.f1() self.f2() def f1(self):…

线程的信号量 线程的信号量是同时允许一定数量的线程更改数据,主要作用在于限制线程的并发. #!_*_coding:utf-8_*_ # Author: hkey import threading, time # 线程的信号量 sem = threading.BoundedSemaphore(5) # 实例化信号量并限制并发为5个线程 def run(): sem.acquire() # 开始 print('running...', threading.get_ident()) time.slee…

多线程修改一份数据时需要用到线程锁,以防止数据修改出错 #-*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import threading import time num = 0 t_obj = [] lock = threading.Lock() #声明一个锁并赋给一个变量 def MyThread(n): lock.acquire() #给线程加锁 global num time.sleep(0.5) num +=1 lock.re…