使用threading.Event可以实现线程间相互通信,之前的Python:使用threading模块实现多线程编程七[使用Condition实现复杂同步]我们已经初步实现了线程间通信的基本功能,但是更为通用的一种做法是使用threading.Event对象。使用threading.Event可以使一个线程等待其他线程的通知,我们把这个Event传递到线程对象中,Event默认内置了一个标志,初始值为False。一旦该线程通过wait()方法进入等待状态,直到另一个线程调用该Event的set()方法将内置标志设置为True时,该Event会通知所有等待状态的线程恢复运行。
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Created on 2012-9-9
@author: walfred
@module: thread.TreadTest8
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import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, signal):
threading.Thread.__init__(self)
self.singal = signal
def run(self):
print "I am %s,I will sleep ..."%self.name
self.singal.wait()
print "I am %s, I awake..." %self.name
if __name__ == "__main__":
singal = threading.Event()
for t in range(0, 3):
thread = MyThread(singal)
thread.start()
print "main thread sleep 3 seconds... "
time.sleep(3)
singal.set()
运行效果如下:
I am Thread-1,I will sleep ...
I am Thread-2,I will sleep ...
I am Thread-3,I will sleep ...
main thread sleep 3 seconds...
I am Thread-1, I awake...I am Thread-2, I awake...
I am Thread-3, I awake...

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

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