京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中多线程thread与threading的实现方法
学过Python的人应该都知道,Python是支持多线程的,并且是native的线程。本文主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程的。
python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用。
这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧。
threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建了叫Thread的class。
一般来说,使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的函数,把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行;另一种是直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的 class里。
我们来看看这两种做法吧。
一、Python thread实现多线程
#-*- encoding: gb2312 -*-
import string, threading, time
def thread_main(a):
global count, mutex
# 获得线程名
threadname = threading.currentThread().getName()
for x in xrange(0, int(a)):
# 取得锁
mutex.acquire()
count = count + 1
# 释放锁
mutex.release()
print threadname, x, count
time.sleep(1)
def main(num):
global count, mutex
threads = []
count = 1
# 创建一个锁
mutex = threading.Lock()
# 先创建线程对象
for x in xrange(0, num):
threads.append(threading.Thread(target=thread_main, args=(10,)))
# 启动所有线程
for t in threads:
t.start()
# 主线程中等待所有子线程退出
for t in threads:
t.join()
if __name__ == '__main__':
num = 4
# 创建4个线程
main(4)
二、Python threading实现多线程
#-*- encoding: gb2312 -*-
import threading
import time
class Test(threading.Thread):
def __init__(self, num):
threading.Thread.__init__(self)
self._run_num = num
def run(self):
global count, mutex
threadname = threading.currentThread().getName()
for x in xrange(0, int(self._run_num)):
mutex.acquire()
count = count + 1
mutex.release()
print threadname, x, count
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
global count, mutex
threads = []
num = 4
count = 1
# 创建锁
mutex = threading.Lock()
# 创建线程对象
for x in xrange(0, num):
threads.append(Test(10))
# 启动线程
for t in threads:
t.start()
# 等待子线程结束
for t in threads:
t.join()
相信本文所述Python多线程实例对大家的Python程序设计能够起到一定的借鉴价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30