先说说线程
在多线程中,为了保证共享资源的正确性,我们常常会用到线程同步技术.
将一些敏感操作变成原子操作,保证同一时刻多个线程中只有一个线程在执行这个原子操作。
我最常用的是互斥锁,也称独占锁。其次还有读写锁,信号量,条件变量等。
除此之外,我们在进程间通信时会用到信号,向某一个进程发送信号,该进程中设置信号处理函数,然后当该进程收到信号时,执行某些操作。
其实在线程中,也可以接受信号,利用这种机制,我们也可以用来实现线程同步。更多信息见 http://www.jb51.net/article/64977.htm
再说说进程
进程里我们通过一些进程间通信方式,可以实现进程间的同步。
最近我遇到的一个情况是,某采集系统进程池中很多进程会向同一个日志文件中打印日志,如果通过进程间通信实现,比较麻烦。
还有一种办法,如果采用共享内存的方式,不同的进程分别将日志消息通过共享内存放入一个线程安全的队列中,再建立一个进程负责专门打印日志,这样也可以保证不被大乱,
保证日志的正确性,但代码量也很多阿。
还有一种办法,在共享内存中设置一个互斥锁,所有进程共享。
如果能像线程一样,有一个简单的互斥锁,用的时候只要加锁,就能实现进程间的互斥就好了。之前对文件加锁,也有些印象,于是我用它实现了一个进程间的互斥锁
#coding=utf-8 """ Process mutex lock. Actually it is implemented by file lock. """ import fcntl class ProcessLock(object): __lockfd = None @staticmethod def lock(): ProcessLock.__lockfd = open(__file__, 'a+') fcntl.flock(ProcessLock.__lockfd, fcntl.LOCK_EX) @staticmethod def unlock(): fcntl.flock(ProcessLock.__lockfd, fcntl.LOCK_UN)
加锁 ProcessLock.lock()
释放 ProcessLock.unlock()
非常简单使用,有兴趣的朋友可以试一试。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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