self.queue = queuedefrun(self):foriinrange(3):print(f"生产:{i}") self.queue.put(i) time.sleep(1)print("生产者完成")classConsumer(Thread):def__init__(self, queue):super().__init__() self.queue = queuedefrun(self):whileTrue: item = self.queue.get()print(f"消费:{item}") ...
创建线程的方式主要有两种:一种是直接实例化threading.Thread类,并传入目标函数;另一种是继承threading.Thread类,并重写run方法。下面是一个通过直接实例化threading.Thread类来创建线程的简单示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importthreadingimporttime defprint_numbers():foriinrange(1,6):...
线程多任务实现2:定义类继承threading.Thread,然后重写run方法(run方法相当于功能函数) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from threading import Thread import threading import os import random import time class the_cosmetic(threading.Thread): def __init__(self, num): self.num = num ...
新建一个Thread类,重写run()方法: publicclassMyThread extends Thread { @Overridepublicvoidrun() { System.out.println("子线程执行完毕"); } } 新建测试类,测试Join()方法: publicclassTestThread {publicstaticvoidmain(String[] args) {//循环五次for(inti =0; i <5; i++) { MyThread thread=new...
with语句利用现有的上下文管理器,创建一个运行时上下文(Runtime Context),在上下文管理器的控制下运行一组语句。相比于传统的try…finally结构,with语句能够使代码更清晰、更安全、可重用,而且Python标准库中的许多类都支持with语句。 (1)with语句的语法如下: with expression as target_var: do_something(target_var...
print 'func() passed to Thread' t = threading.Thread(target=func) t.start() # 方法2:从Thread继承,并重写run() class MyThread(threading.Thread): def run(self): print 'MyThread extended from Thread' t = MyThread() t.start()
classMyContext:def__enter__(self):print("进入上下文")returnselfdef__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):print("离开上下文")withMyContext()ascontext:print("在上下文中执行操作") 在进入和离开上下文时,分别会执行__enter__和__exit__方法。
def run(self): #重写run方法 for y in range(100): print('运行中'+str(y)) x=Xc() x.start() #开始线程 x.join() #等待子线程结束 也可以这么写: Xc().run() 和上面的效果是一样的 2、多线程 class Xc(t.Thread): #继承Thread类 ...
import threading class CoffeeOrderThread(threading.Thread): def __init__(self, order_id): super().__init__() self.order_id = order_id def run(self): print(f"开始制作订单{self.order_id}的咖啡...") # 在此处模拟咖啡制作过程(比如耗时操作) time.sleep(2) print(f"订单{self.order_id...
上下文变量的工作原理类似于threading.local变量,因为在每个thread中,上下文变量最初都是空的。通过使用来自contextvars.Context对象的context.run方法,它可以在同一thr...