importthreading# 导入线程模块importtime# 导入时间模块shared_variable=0# 创建一个共享变量,初始值为0lock=threading.Lock()# 创建一个锁defthread_function():globalshared_variable# 使用全局变量foriinrange(5):lock.acquire()# 加锁,确保只有一个线程可以访问共享变量shared_variable+=1# 修改共享变量print(f...
threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。 threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。 除了使用方法外,线程模块同样提供了Thr...
使用锁(Lock):使用锁确保同一时间只有一个线程能够修改全局变量。 import threading shared_variable = 0 lock = threading.Lock() def thread_func(): global shared_variable lock.acquire() try: # 修改 shared_variable finally: lock.release() # 创建多个线程 threads = [] for _ in range(10): t =...
importthreading sum=0 loopSum= 1000000lock=threading.Lock()#先生成一个锁的实例defmyAdd():globalsum, loopSumforiinrange(1,loopSum): lock.acquire()#这里申请了一把锁sum+= 1lock.release()#注意千万不要忘了释放锁defmyMinu():globalsum, loopSumforiinrange(1,loopSum): lock.acquire() sum-= ...
导入线程模块:首先,需要导入Python的threading模块。 代码语言:txt 复制 import threading 定义全局变量:在多个线程中共享的变量应该定义为全局变量。 代码语言:txt 复制 shared_variable = 0 创建线程锁:使用threading.Lock()函数创建一个线程锁对象。 代码语言:txt ...
function函数的输入只有一个int型数值,这里要注意的是,在使用threading.Thread()传参时,arg需要传入一个元组,所以输入的是(i,),也就是说要加个逗号,。因为type((i))是<class 'int'>。 例子2:函数传入参数同时包含浮点型和字符串型数值时 Copy importthreading# 定义一个线程函数,接受浮点型和字符串型参数def...
shared_variable = 0 锁 lock = threading.Lock() 条件变量 condition = threading.Condition(lock) 线程函数 def increment_shared_variable(): global shared_variable with lock: while shared_variable == 5: condition.wait() shared_variable += 1 ...
from threading import current_thread class A: def __new__(cls, *args, **kw): self = object.__new__(cls) setattr(cls, '_local__args', (args, kw)) return self def __init__(self, *args, **kw): self.shared_x = kw["shared_x"] ...
如果一个PyObject属于某个线程的话，那么这个线程操作它的计数就只需要local部分，不然就操作shared部分；...
Java also provides synchronization mechanisms, such as locks and semaphores, to ensure safe access to shared resources. On the other hand, Python’s threading module is not suitable for CPU-bound tasks due to the Global Interpreter Lock (GIL), which prevents multiple threads from executing Python...