問題的提出
上一節的例子中,每個執行緒互相獨立,彼此之間沒有任何關係。現在假設這樣一個例子:有一個全域的計數num,每個執行緒取得這個全域的數,根據num進行一些處理,然後將num加1。很容易寫出這樣的程式碼:
# encoding: UTF-8 import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) num = num+1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg num = 0 def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()
但是運行結果是不正確的:
Thread-5 set num to 2
Thread-3 set num to 3
Thread-1 set num to 5
Thread-4 set num to 4
問題產生的原因就是沒有控制多個執行緒對同一資源的訪問,對資料造成破壞,使得執行緒運行的結果不可預期。這種現象稱為「線程不安全」。
互斥鎖同步
上面的例子引出了多執行緒程式設計最常見的問題:資料共享。當多個執行緒都修改某一個共享資料的時候,就需要進行同步控制。
執行緒同步能夠確保多個執行緒安全存取競爭資源,最簡單的同步機制是引入互斥鎖。互斥鎖為資源引入一個狀態:鎖定/非鎖定。某個執行緒要更改共享資料時,先將其鎖定,此時資源的狀態為“鎖定”,其他執行緒不能更改;直到該執行緒釋放資源,將資源的狀態變成“非鎖定”,其他的執行緒才能再次鎖定該資源。互斥鎖保證了每次只有一個執行緒進行寫入操作,從而保證了多執行緒情況下資料的正確性。
threading模組中定義了Lock類,可以方便的處理鎖定:
#創建鎖
mutex = threading.Lock()
#鎖定
mutex.acquire([time mutex.release()
其中,鎖定方法acquire可以有一個超時時間的可選參數timeout。如果設定了timeout,則在逾時後透過返回值可以判斷是否得到了鎖,從而可以進行一些其他的處理。
使用互斥鎖實現上面的範例的程式碼如下:
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg mutex.release() num = 0 mutex = threading.Lock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()
運行結果:
Thread-3 set num to 1
Thread-4 set num to 2
Thread to 5% num to 2
Thread-2 set num to 4
Thread-1 set num to 5
可以看到,加入互斥鎖後,運行結果與預期相符。
同步阻塞
當一個執行緒呼叫鎖定的acquire()方法取得鎖定時,鎖定就進入「locked」狀態。每次只有一個線程可以獲得鎖。如果此時另一個執行緒試圖取得這個鎖,則該執行緒就會變成「blocked」狀態,稱為「同步阻塞」(請參閱多執行緒的基本概念)。
直到擁有鎖的執行緒呼叫鎖的release()方法釋放鎖之後,鎖進入「unlocked」狀態。執行緒調度程序從處於同步阻塞狀態的執行緒中選擇一個來獲得鎖,並使得該執行緒進入運行(running)狀態。
互斥鎖最基本的內容就是這些,下一節將討論可重入鎖(RLock)和死鎖問題。

Python腳本在Unix系統上無法運行的原因包括:1)權限不足,使用chmod xyour_script.py賦予執行權限;2)Shebang行錯誤或缺失,應使用#!/usr/bin/envpython;3)環境變量設置不當,可打印os.environ調試;4)使用錯誤的Python版本,可在Shebang行或命令行指定版本;5)依賴問題,使用虛擬環境隔離依賴;6)語法錯誤,使用python-mpy_compileyour_script.py檢測。

使用Python數組比列表更適合處理大量數值數據。 1)數組更節省內存,2)數組對數值運算更快,3)數組強制類型一致性,4)數組與C語言數組兼容,但在靈活性和便捷性上不如列表。

列表列表更好的forflexibility andmixDatatatypes,何時出色的Sumerical Computitation sand larged數據集。 1)不可使用的列表xbilese xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibility xibles and comply offrequent elementChanges.2)

numpymanagesmemoryforlargearraysefefticefticefipedlyuseviews,副本和內存模擬文件.1)viewsAllowSinglicingWithOutCopying,直接modifytheoriginalArray.2)copiesCanbecopy canbecreatedwitheDedwithTheceDwithThecevithThece()methodervingdata.3)metservingdata.3)memore memore-mappingfileShessandAstaStaStstbassbassbassbassbassbassbassbassbassbassbb

Listsinpythondonotrequireimportingamodule,helilearraysfomthearraymoduledoneedanimport.1)列表列表,列表,多功能和canholdMixedDatatatepes.2)arraysaremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremoremeremeremeremericdatabuteffeftlessdatabutlessdatabutlessfiblesible suriplyElsilesteletselementEltecteSemeTemeSemeSemeSemeTypysemeTypysemeTysemeTypysemeTypepe。

pythonlistscanStoryDatatepe,ArrayModulearRaysStoreOneType,and numpyArraySareSareAraysareSareAraysareSareComputations.1)列出sareversArversAtileButlessMemory-Felide.2)arraymoduleareareMogeMogeNareSaremogeNormogeNoreSoustAta.3)

WhenyouattempttostoreavalueofthewrongdatatypeinaPythonarray,you'llencounteraTypeError.Thisisduetothearraymodule'sstricttypeenforcement,whichrequiresallelementstobeofthesametypeasspecifiedbythetypecode.Forperformancereasons,arraysaremoreefficientthanl

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。


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