
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
CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20