异步编程通过使用async和await关键字来定义协程。协程是一种轻量级的线程,可以在运行时暂停和继续执行。 import asyncio async def my_coroutine(): print("Start coroutine") await asyncio.sleep(1) print("Coroutine completed") async def main(): await asyncio.gather(my_coroutine(), my_coroutine()) if ...
async def async_generator_example(): for i in range(10): await asyncio.sleep(1) # 模拟异步延迟操作 yield i async def consume_generator(gen): async for value in gen: print(f"Received value: {value}") async def main(): generator = async_generator_example() await consume_generator(genera...
print(threading.current_thread().name, frame.f_code.co_name)return trace def worker():# 执行任务 sys.settrace(trace)t = threading.Thread(target=worker)t.start()在这个例子中，我们定义了一个 trace 函数，并将其设置为线程调试器。然后，我们通过 sys.settrace() 方法将其注册到系统中。最后，我们...
start() for thread in threads: thread.join() print("Total:", total) 在这个示例中,我们使用 Lock 对象来确保在更新共享资源 total 时只有一个线程能够访问它。通过 lock.acquire() 获取锁,执行更新操作,然后通过 lock.release() 释放锁,确保同一时间只有一个线程能够修改 total,从而保证线程安全性。 共享...
python import threading def thread_function(): async_task() # 直接调用异步方法,会报错 thread = threading.Thread(target=thread_function) thread.start() thread.join() 运行上述代码会报错,因为async_task()是一个异步函数,而thread_function()是一个普通的线程函数,它不知道如何运行异步函数。
defstart_download_thread():global download_threadifdownload_thread is None or not download_thread.is_alive():download_thread=threading.Thread(target=download)download_thread.start() 步骤4 :启动主事件循环 最后,启动Tkinter的主事件循环以显示主窗口和按钮,并在按钮点击时触发下载线程: ...
start():进程准备就绪,等待CPU调度 run():strat()调用run方法,如果实例进程时未制定传入target,这star执行t默认run()方法。 terminate():不管任务是否完成,立即停止工作进程 属性: daemon:和线程的setDeamon功能一样 name:进程名字。 pid:进程号。 创建进程的方式有俩种 ...
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...
Thread类:用于创建线程的类,通过继承Thread类并实现run方法来定义线程的执行逻辑。 start()方法:启动线程。 join()方法:等待线程执行结束。 active_count()函数:获取当前活动线程的数量。 3. 代码实战:多线程下载图片 下面通过一个实例来演示多线程的应用,我们将使用多线程来下载一系列图片。
t = threading.Thread(target=monitor) t.start()# 启动任务1线程for i in range(5): t = threading.Thread(target=worker1, args=(i,)) t.start()# 启动任务2线程（使用进程池） pool = multiprocessing.Pool(5)for i in range(5): pool.apply_async(worker2, (i,)) pool.clo...