thread = threading.Thread(target=increment) threads.append(thread) thread.start() for thread in threads: thread.join() print(shared_variable) 在这个示例中,我们使用lock.acquire()和lock.release()来确保只有一个线程可以访问shared_variable,从而避免了竞争条件问题。最终的结果将是预期的1000000。 使用Queue...
function - 线程函数。 args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。 kwargs - 可选参数。 线程的完整过程 startTime = time.time() #print(startTime) threads = [] #可以调节线程数, 进而控制接口访问速度 指定线程数目 threadNum = 30 #创建线程 并添加到线程表 for i in range(0, threadNum)...
importthreading# 共享变量shared_counter=0# 创建锁lock=threading.Lock()defsafe_increment():globalshared_counterfor_inrange(100000):withlock:# 申请锁shared_counter+=1defsafe_decrement():globalshared_counterfor_inrange(100000):withlock:# 申请锁shared_counter-=1# 创建线程thread1=threading.Thread(targe...
shared_variable=0lock=threading.Lock()defthread_func():globalshared_variablefor_inrange(1000000):lock.acquire()shared_variable+=1lock.release()threads=[]for_inrange(10):t=threading.Thread(target=thread_func)threads.append(t)t.start()fortinthreads:t.join()print("Final value of shared_variable:...
import threading def thread_func(): global shared_variable # 使用 shared_variable # 创建多个线程 threads = [] for _ in range(10): t = threading.Thread(target=thread_func) threads.append(t) t.start() # 等待所有线程结束 for t in threads: t.join() 复制代码 使用锁(Lock):使用锁确保同一...
shared_variable += 1 # 修改共享变量 lock.release() # 释放线程锁 创建并启动线程:使用threading.Thread()类创建一个线程对象,并指定要执行的函数。然后,调用线程对象的start()方法启动线程。 代码语言:txt 复制 thread1 = threading.Thread(target=modify_variable) ...
while shared_variable == 5: condition.wait() shared_variable += 1 print(f"Thread1: Shared variable is now {shared_variable}") def decrement_shared_variable(): global shared_variable with lock: while shared_variable == 1: condition.wait() ...
t1= threading.Thread(target=myAdd,args=()) t2= threading.Thread(target=myMinu,args=()) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join()print("Done,,,{0}".format(sum)) 正如上面的结果可以看出:并不是我们期望的0,而是-286705,这就是因为我们共享变量了,同时对变量进行了操作,程序并不是原子的...
Shared variable in python's multiprocessing https://www.programcreek.com/python/example/58176/multiprocessing.Value https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/multiprocessing.html#multiprocessing-programming 在Unix 上,如果一个进程执行完成但是没有被 join,就会变成僵尸进程。
###1.1 Thread Local Storage(线程局部存储) 这个概念最早是相对于全局变量来说的,就是我们在编程的时候,会涉及到希望所有线程都能够共享访问同一个变量,在Python/Go/C中,我们就可以定义一个全局变量,这样Global Variable对多个线程就是可见的,因为同一个进程所有线程共享地址空间,大家都可以操作。例如,一个全局的...