关于“python线程安全及多进程多线程实现方法详解”的攻略,我们可以从以下几个方面进行讲解:
线程安全指的是多个线程访问同一段代码时,不会出现数据错乱或异常的情况。而实现线程安全的方式有很多种,比如使用锁(Lock)、信号量(Semaphore)、临界区(Critical Section)等方式。其中,我们通常使用锁来实现线程安全。
下面是一个使用锁实现线程安全的示例代码:
import threading
# 初始化锁
lock = threading.Lock()
count = 0
# 定义加1的函数
def add():
global count
for i in range(100000):
lock.acquire() # 获取锁
count += 1
lock.release() # 释放锁
# 定义减1的函数
def sub():
global count
for i in range(100000):
lock.acquire() # 获取锁
count -= 1
lock.release() # 释放锁
# 创建两个线程,分别执行加1和减1的函数
t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=sub)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(count)
在上面的代码中,我们使用了锁的方式来保证了线程安全。具体实现过程是:在需要进行线程安全操作的代码块前,调用lock.acquire()
获取锁,在代码块结束之后再调用lock.release()
释放锁。
Python多进程的实现方式有很多种,其中最常用的方式是使用内置的multiprocessing
模块。使用该模块可以方便地创建多进程,并对进程间通信、同步等进行管理。
下面是一个使用multiprocessing
模块创建多进程的示例代码:
import multiprocessing
# 定义一个函数,用于计算1~n的和
def sum(n):
res = 0
for i in range(n + 1):
res += i
return res
# 创建两个进程,分别计算1~100和1~500的和
p1 = multiprocessing.Process(target=sum, args=(100,))
p2 = multiprocessing.Process(target=sum, args=(500,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print(p1.exitcode, p1.exitcode)
在上面的代码中,我们首先定义了一个用于计算1~n的和的函数sum()
,然后使用multiprocessing
模块创建了两个进程,分别计算1~100和1~500的和。
在创建进程对象时,我们通过target
参数指定进程要执行的函数,通过args
参数传递函数的参数。在进程执行结束后,我们可以使用exitcode
属性获取进程的退出码。
Python多线程的实现方式与多进程类似,同样也是使用内置的threading
模块。使用该模块可以方便地创建多线程,并对线程间通信、同步等进行管理。
下面是一个使用threading
模块创建多线程的示例代码:
import threading
import time
# 定义一个线程类
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, name, count):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.count = count
# 线程运行的主体函数
def run(self):
for i in range(self.count):
print(self.name, i)
time.sleep(1)
# 创建两个线程并启动
t1 = MyThread("thread1", 5)
t2 = MyThread("thread2", 10)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
在上面的代码中,我们自定义了一个线程类MyThread
,并在其中重写了run()
方法,用于实现线程的主体函数。然后通过创建两个线程对象,并调用start()
方法启动线程。
在线程执行的主体函数中,我们使用print()
函数输出线程名和循环变量的值,并通过time.sleep()
函数模拟线程执行耗时。最后,在主线程中使用join()
方法等待两个线程执行完毕。