Queue模块保持线程同步
利用Queue对象先进先出的特性,将每个生产者的数据一次存入队列,而每个消费者将依次从队列中取出数据
import threading # 导入threading模块 import Queue # 导入Queue模块 class Producer(threading.Thread):# 定义生产者类 def __init__(self,threadname): threading.Thread.__init__(self,name = threadname) def run(self): global queue # 声明queue为全局变量 queue.put(self.getName()) # 调用put方法将线程名添加到队列中 print self.getName(),'put ',self.getName(),' to queue' class Consumer(threading.Thread):# 定义消费者类 def __init__(self,threadname): threading.Thread.__init__(self,name = threadname) def run(self): global queue print self.getName(),'get ',queue.get(),'from queue'#调用get方法获取队列中内容 queue = Queue.Queue() # 生成队列对象 plist = [] # 生成者对象列表 clist = [] # 消费者对象列表 for i in range(10): p = Producer('Producer' + str(i)) plist.append(p) # 添加到生产者对象列表 for i in range(10): c = Consumer('Consumer' + str(i)) clist.append(c) # 添加到消费者对象列表 for i in plist: i.start() # 运行生产者线程 i.join() for i in clist: i.start() # 运行消费者线程 i.join() ######运行结果###### >>> Producer0 put Producer0 to queue Producer1 put Producer1 to queue Producer2 put Producer2 to queue Producer3 put Producer3 to queue Producer4 put Producer4 to queue Producer5 put Producer5 to queue Producer6 put Producer6 to queue Producer7 put Producer7 to queue Producer8 put Producer8 to queue Producer9 put Producer9 to queue Consumer0 get Producer0 from queue Consumer1 get Producer1 from queue Consumer2 get Producer2 from queue Consumer3 get Producer3 from queue Consumer4 get Producer4 from queue Consumer5 get Producer5 from queue Consumer6 get Producer6 from queue Consumer7 get Producer7 from queue Consumer8 get Producer8 from queue Consumer9 get Producer9 from queue
Condition实现复杂的同步
使用Condition对象可以在某些事件触发或者达到特定的条件后才处理数据,Condition除了具有Lock对象的acquire方法和release方法外,
还有wait方法,notify方法,notifyAll方法等用于条件处理。
条件变量保持线程同步:threading.Condition()
- wait():线程挂起,直到收到一个notify通知才会被唤醒继续运行
- notify():通知其他线程,那些挂起的线程接到这个通知之后会开始运行
- notifyAll(): 如果wait状态线程比较多,notifyAll的作用就是通知所有线程(这个一般用得少)
#coding:utf-8 import threading import time cond = threading.Condition() class kongbaige(threading.Thread): def __init__(self, cond, diaosiname): threading.Thread.__init__(self, name = diaosiname) self.cond = cond def run(self): self.cond.acquire() #获取锁 print self.getName() + ':一支穿云箭' #空白哥说的第一句话 self.cond.notify() #唤醒其他wait状态的线程(通知西米哥 让他说话) #然后进入wait线程挂起状态等待notify通知(等西米哥的回复,接下来俩人就开始扯蛋) self.cond.wait() print self.getName() + ':山无棱,天地合,乃敢与君绝!' self.cond.notify() self.cond.wait() print self.getName() + ':紫薇!!!!(此处图片省略)' self.cond.notify() self.cond.wait() print self.getName() + ':是你' self.cond.notify() self.cond.wait() #这里是空白哥说的最后一段话,接下来就没有对白了 print self.getName() + ':有钱吗 借点' self.cond.notify() #通知西米哥 self.cond.release() #释放锁 class ximige(threading.Thread): def __init__(self, cond, diaosiname): threading.Thread.__init__(self, name = diaosiname) self.cond = cond def run(self): self.cond.acquire() self.cond.wait() #线程挂起(等西米哥的notify通知) print self.getName() +':千军万马来相见' self.cond.notify() #说完话了notify空白哥wait的线程 self.cond.wait() #线程挂起等待空白哥的notify通知 print self.getName() + ':海可枯,石可烂,激情永不散!' self.cond.notify() self.cond.wait() print self.getName() + ':尔康!!!(此处图片省略)' self.cond.notify() self.cond.wait() print self.getName() + ':是我' self.cond.notify() self.cond.wait() #这里是最后一段话,后面空白哥没接话了 所以说完就释放锁 结束线程 print self.getName() + ':滚' self.cond.release() kongbai = kongbaige(cond, ' ') ximi = ximige(cond, '西米') #尼玛下面这2个启动标志是关键,虽然是空白哥先开的口,但是不能让他先启动, #因为他先启动的可能直到发完notify通知了,西米哥才开始启动, #西米哥启动后会一直处于44行的wait状态,因为空白哥已经发完notify通知了进入wait状态了, #而西米哥没收到 #造成的结果就是2根线程就一直在那挂起,什么都不干,也不扯蛋了 ximi.start() kongbai.start()
######运行结果######
:一支穿云箭 西米:千军万马来相见 :山无棱,天地合,乃敢与君绝! 西米:海可枯,石可烂,激情永不散! :紫薇!!!!(此处图片省略) 西米:尔康!!!(此处图片省略) :是你 西米:是我 :有钱吗 借点 西米:滚

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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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