Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析
这篇文章主要为大家详细 介绍了Python多线程中阻塞join与锁Lock的使用误区,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
关于阻塞主线程
join的错误用法
Thread.join() 作用为阻塞主线程,即在子线程未返回的时候,主线程等待其返回然后再继续执行.
join不能与start在循环里连用
以下为错误代码,代码创建了5个线程,然后用一个循环激活线程,激活之后令其阻塞主线程.
threads = [Thread() for i in range(5)] for thread in threads: thread.start() thread.join()
执行过程:
1. 第一次循环中,主线程通过start函数激活线程1,线程1进行计算.
2. 由于start函数不阻塞主线程,在线程1进行运算的同时,主线程向下执行join函数.
3. 执行join之后,主线程被线程1阻塞,在线程1返回结果之前,主线程无法执行下一轮循环.
4. 线程1计算完成之后,解除对主线程的阻塞.
5. 主线程进入下一轮循环,激活线程2并被其阻塞…
如此往复,可以看出,本来应该并发的五个线程,在这里变成了顺序队列,效率和单线程无异.
join的正确用法
使用两个循环分别处理start和join函数.即可实现并发.
threads = [Thread() for i in range(5)] for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join()
time.sleep代替join进行调试
之前在一些项目里看到过这样的代码,使用time.sleep代替join手动阻塞主线程.
在所有子线程返回之前,主线程陷入无线循环而不能退出.
for thread in threads: thread.start() while 1: if thread_num == 0: break time.sleep(0.01)
关于线程锁(threading.Lock)
单核CPU+PIL是否还需要锁?
非原子操作 count = count + 1 理论上是线程不安全的.
使用3个线程同时执行上述操作改变全局变量count的值,并查看程序执行结果.
如果结果正确,则表示未出现线程冲突.
使用以下代码测试
# -*- coding: utf-8 -*- import threading import time count = 0 class Counter(threading.Thread): def __init__(self, name): self.thread_name = name super(Counter, self).__init__(name=name) def run(self): global count for i in xrange(100000): count = count + 1 counters = [Counter('thread:%s' % i) for i in range(5)] for counter in counters: counter.start() time.sleep(5) print 'count=%s' % count
运行结果:
count=275552
事实上每次运行结果都不相同且不正确,这证明单核CPU+PIL仍无法保证线程安全,需要加锁.
加锁后的正确代码:
# -*- coding: utf-8 -*- import threading import time count = 0 lock = threading.Lock() class Counter(threading.Thread): def __init__(self, name): self.thread_name = name self.lock = threading.Lock() super(Counter, self).__init__(name=name) def run(self): global count global lock for i in xrange(100000): lock.acquire() count = count + 1 lock.release() counters = [Counter('thread:%s' % i) for i in range(5)] for counter in counters: counter.start() time.sleep(5) print 'count=%s' % count
结果:
count=500000
注意锁的全局性
这是一个简单的Python语法问题,但在逻辑复杂时有可能被忽略.
要保证锁对于多个子线程来说是共用的,即不要在Thread的子类内部创建锁.
以下为错误代码
# -*- coding: utf-8 -*- import threading import time count = 0 # lock = threading.Lock() # 正确的声明位置 class Counter(threading.Thread): def __init__(self, name): self.thread_name = name self.lock = threading.Lock() # 错误的声明位置 super(Counter, self).__init__(name=name) def run(self): global count for i in xrange(100000): self.lock.acquire() count = count + 1 self.lock.release() counters = [Counter('thread:%s' % i) for i in range(5)] for counter in counters: print counter.thread_name counter.start() time.sleep(5) print 'count=%s' % count
相关推荐:
以上是Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

在 VS Code 中,可以通过以下步骤在终端运行程序:准备代码和打开集成终端确保代码目录与终端工作目录一致根据编程语言选择运行命令(如 Python 的 python your_file_name.py)检查是否成功运行并解决错误利用调试器提升调试效率

VS Code 全称 Visual Studio Code,是一个由微软开发的免费开源跨平台代码编辑器和开发环境。它支持广泛的编程语言,提供语法高亮、代码自动补全、代码片段和智能提示等功能以提高开发效率。通过丰富的扩展生态系统,用户可以针对特定需求和语言添加扩展程序,例如调试器、代码格式化工具和 Git 集成。VS Code 还包含直观的调试器,有助于快速查找和解决代码中的 bug。

VS Code 可用于编写 Python,并提供许多功能,使其成为开发 Python 应用程序的理想工具。它允许用户:安装 Python 扩展,以获得代码补全、语法高亮和调试等功能。使用调试器逐步跟踪代码,查找和修复错误。集成 Git,进行版本控制。使用代码格式化工具,保持代码一致性。使用 Linting 工具,提前发现潜在问题。

VS Code 扩展存在恶意风险,例如隐藏恶意代码、利用漏洞、伪装成合法扩展。识别恶意扩展的方法包括:检查发布者、阅读评论、检查代码、谨慎安装。安全措施还包括:安全意识、良好习惯、定期更新和杀毒软件。
