You need to do this because print() isn’t a thread-safe function, so using it might cause a mess in your output. Fortunately, the functions in logging are thread safe, so you can use them in multithreaded applications. If you run this application, then you’ll get the following ...
exc_type,exc_val,exc_tb):self.lock.release()# 释放锁ifexc_valisnotNone:# 如果在 with 块中有异常,则返回 False 不拦截异常returnFalse# 使用上下文管理器实现线程同步defthread
threads = [Thread(target=safe_add), Thread(target=safe_sub)]fortinthreads: t.start()fortinthreads: t.join()print(f"最终:{a}") 使用Lock或RLock保护临界区,确保同一时刻只有一个线程访问共享资源。 4. 生产者-消费者模型 通过queue.Queue实现线程间安全的数据交换: fromqueueimportQueuefromthreadingimport...
thread1=threading.Thread(target=print_numbers)thread2=threading.Thread(target=print_letters)# 启动线程 thread1.start()thread2.start()# 等待线程完成 thread1.join()thread2.join()print('主线程结束') 在这个示例中,我们定义了两个函数print_numbers和print_letters,分别用于打印数字和字母。然后创建了两个...
将requests 的 Session 对象添加到线程的本地,因为它不是 thread-safe 的。 用一个queue.Queue来做topic的存储,好处它是一个线程安全的对象,不需要自己做“锁”。 发布者(publisher)主要是通过请求对应的url得到数据,存放在queue中。 订阅者(subscriber)只要线程不终止以及 queue 里还有数据的情况下,它就不断地去...
AMQPStorm Thread-safe Python RabbitMQ Client & Management library. Introduction AMQPStorm is a library designed to be consistent, stable and thread-safe. 100% Test Coverage! Supports Python 2.7 and Python 3.6+. Fully tested against Python Implementations; CPython and PyPy. ...
example_function ran in: 0.12345 secs2.2 使用functools.wraps保持元信息 直接应用上述装饰器会丢失被装饰函数的一些重要属性,比如函数名、文档字符串等。为了解决这个问题,可以使用functools.wraps来保留这些元数据: from functools import wraps import time
通过function 创建子线程任务: fromthreadingimportThreaddefthreadfun(x,y):# 线程任务函数foriinrange(x,y):print(i) thread_array = []for_inrange(2): tid = Thread(target=threadfun, args=(1,6)) tid.start() thread_array.append(tid)fortidinthread_array: ...
第一次遇到GIL(Global Interpreter Lock)是在写多线程爬虫的时候。当时我发现用10个线程爬取数据,CPU使用率居然上不去,性能还不如单线程。通过threading.current_thread()打印线程ID确认线程确实启动了,但就是无法并行执行。这才意识到Python有个叫GIL的东西。
("Main : before creating thread") x = threading.Thread(target=thread_function, args=(1,)) # x = threading.Thread(target=thread_function, args=(1,), daemon=True) logging.info("Main : before running thread") x.start() logging.info("Main : wait for the thread to finish") # x.join...