对MyThread类进行修改,增加一些调试信息的输出,另外,除了简单的调用函数外,还可以将结果保存在实例的属性self.res中,同时增加新的方法getResult()来获取这个值: 以下代码比较了递归求斐波那契、阶乘和累计函数的执行,分别按照单线程和多线程的方式执行同样的任务: #!/usr/bin/env pythonimportthreadingfromtimeimportcti...
args=(i,output_queue))threads.append(thread)thread.start()# 等待所有线程完成forthreadinthreads:thread.join()# 获取所有线程的返回值results=[]whilenotoutput_queue.empty():results.append(output_queue.get())print("线程返回的结果:",results
这样就能够获取run方法的返回值。 if__name__=="__main__":my_thread=ThreadWithReturn()# 创建线程实例my_thread.start()# 启动线程my_thread.join()# 等待线程完成result=my_thread.get_result()# 获取线程返回的结果print("The result from thread is:",result)# 打印结果 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
最后,我们将学习如何使用 Python 与RESTful API进行数据交互,包括发送 GET、POST 请求并处理 JSON 响应。 代码语言:python 代码运行次数:3 运行 AI代码解释 importrequests# 发送GET请求获取数据response=requests.get('https://api.example.com/data')data=response.json()print(data)# 发送POST请求提交数据url='ht...
第一种方法:创建Thread类,传递一个函数 下面的脚本中,我们先实例化Thread类,并传递一个函数(及其参数),当线程执行的时候,函数也会被执行: #!/usr/bin/env/ pythonimportthreadingfromtimeimportsleep,ctime#不再把4秒和2秒硬性的编码到不同的函数中,而是使用唯一的loop()函数,并把这些常量放进列表loops中loops...
=self.x+self.ydefget_result(self):# 获取计算结果try:returnself.resultexceptException:returnNoneif__name__=="__main__":ThreadPool=[]foriteminrange(1,10):obj=MyThread(item,item+1)obj.start()ThreadPool.append(obj)foriteminThreadPool:item.join()print("[+] 获取返回: ",item.get_result...
threads.append(thread) thread.start() # 等待所有线程完成 for thread in threads: thread.join() print("所有线程都完成了工作") 在这个例子中,我们创建了三个线程,每个线程执行相同的worker函数,并交替输出工作信息。 1.3 多进程编程 multiprocessing模块提供了更高的并行度,适用于CPU密集型任务。例如,计算密集...
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: futures = [executor.submit(compute_square, i) for i in range(10)] for future in as_completed(futures): print(f"结果:{future.result()}") 线程池可以有效地管理并调度并发任务,特别适合CPU密集型的计算任务。
Thread.__init__(self) self.number = number defrun(self): self.result = foo(self.number) def get_result(self): return self.result thd1 = MyThread(3) thd2 = MyThread(5) thd1.start() thd2.start() thd1.() thd2.join() print(thd1.get_result()) print(thd2.get_result()) ""...
线程(Thread):是操作系统能够进行运算调度的最小单位,通常在一个进程内部。 多线程(Multithreading):是指在同一程序中同时运行多个线程。 GIL(Global Interpreter Lock):Python解释器的全局解释器锁,限制同一时刻只能有一个线程执行Python字节码,因此在CPU密集型任务中,多线程并不能充分利用多核处理器。 2. threading模...