进程与线程学习

多线程

t=threading.Thread(target=task,arge=(11,))
start()开始
join()等待

主线程在默认情况下会等待所有非守护线程(子线程)结束后才会结束程序。也就是说,如果主线程在结束前没有调用所有子线程的 join() 方法,主线程将继续执行,并且当主线程完成它的执行后,它将等待所有子线程结束。

多线程对同一个变量操作时可能造成数据竞争

python 复制代码
import threading
loop=1000000
number=0
def _add(count):
    global number
    for i in range(count):
        number+=1
def _sub(count):
    global number
    for i in range(count):
        number-=1
t1=threading.Thread(target=_add,args=(loop,))
t2=threading.Thread(target=_sub,args=(loop,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
#t2.join()
print(number)

未调用 t2.join() 会导致在 t1 线程结束后,主线程打印 number 的值,然后程序依然会等 t2 线程结束。但由于打印 number 的操作在 t2 结束前可能被执行,这会导致 number 的值不确定。

解决方案:
加锁
python 复制代码
import threading
loop=1000000
number=0
lock_object=threading.RLock()
def _add(count):
    lock_object.acquire() #申请锁
    global number
    for i in range(count):
        number+=1
    lock_object.release() # 释放锁
def _sub(count):
    lock_object.acquire()
    global number
    for i in range(count):
        number-=1
    lock_object.release()
# 也可以这么写
def sub():
    with lock_object:  #自动进行申请和释放
         global number
    for i in range(count):
        number-=1
t1=threading.Thread(target=_add,args=(loop,))
t2=threading.Thread(target=_sub,args=(loop,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(number)
Lock(同步锁)和 RLock(递归锁)区别

Lock效率更高,但是不支持多次锁的情况,一般项目开发还是用RLock

python 复制代码
import threading
lock_object=threading.RLock()
 # personA create a function
def fun():
     with lock_object:
         pass
# personB,too and use A' fun()
def run():
    print("other use")
    fun()
    print("other use")
# personC create functions,need lock,use fun
def progress():
    with lock_object:
        print('other use')
        fun()
        print('hhhhh')
死锁
竞争资源
python 复制代码
import threading
lock=threading.RLock()
num=0
def task():
    print('start')
    lock.acquire()
    lock.acquire()
    global num
    for i in range(100000):
        num+=i
    lock.release()
    lock.release()
    print(num)
for i in range(2):
    t=threading.Thread(target=task)
    t.start()
# start
# 4999950000
# start
# 9999900000
彼此通信
python 复制代码
import threading
import time
lock_1=threading.RLock()
lock_2=threading.RLock()
def task1():
    lock_1.acquire()
    time.sleep(1)
    lock_2.acquire()
    print(11)
    lock_2.release()
    print(1111)
    lock_1.release()
    print(111111)
def task2():
    lock_2.acquire()
    time.sleep(1)
    lock_1.acquire()
    print(22)
    lock_1.release()
    print(2222)
    lock_2.release()
    print(222222)
t1=threading.Thread(target=task1)
t1.start()
t2=threading.Thread(target=task2)
t2.start()

t.daemon=true 设置守护线程

name=threading.current_thread().getName() 获取当前线程名称

t.setName('xxx') 设置线程名称,要在 start()之前

线程池

相关推荐
攒了一袋星辰6 分钟前
SequenceGenerator高并发有序顺序号生成中间件 - 架构设计文档
java·后端·spring·中间件·架构·kafka·maven
lzp079111 分钟前
SpringBoot3.3.0集成Knife4j4.5.0实战
java
Memory_荒年36 分钟前
TiDB:当 MySQL 遇上分布式,生了个“超级混血儿”
java·数据库·后端
asom2239 分钟前
DDD(领域驱动设计) 核心概念详解
java·开发语言·数据库·spring boot
renhongxia139 分钟前
多模态融合驱动下的具身学习机制研究
运维·学习·机器人·自动化·知识图谱
今儿敲了吗1 小时前
46| FBI树
数据结构·c++·笔记·学习·算法
疯狂成瘾者1 小时前
git学习目录
git·学习
jinanwuhuaguo1 小时前
AI工具终极解构:OpenClaw、Coze、Dify、FastGPT、n8n、LangChain、RagFlow、GPTBots.ai 的万言深度剖析
人工智能·学习·重构·新人首发·openclaw
Aawy1201 小时前
Python生成器(Generator)与Yield关键字:惰性求值之美
jvm·数据库·python
大傻^2 小时前
LangChain4j Spring Boot Starter:自动配置与声明式 Bean 管理
java·人工智能·spring boot·spring·langchain4j