《Python程序设计》课件—12多线程和多进程.pptVIP

口令：RAPID708 第12章 多线程和多进程 学习目标 了解多线程和多进程的含义和区别。 掌握多进程的相关操作。 掌握多线程的相关操作。 多线程 程序只能从上到下，逐行执行代码，多线程让程序拥有分身效果，能同时处理多件事情。 多线程是加速程序运算的有效方法，在Python中多线程操作使用“threading”模块。 创建线程 import threading def thread_job(): print(当前线程个数：%s%threading.active_count()) print(当前线程信息：%s%threading.current_thread()) print(所有线程信息：%s%threading.enumerate()) def init(): thread = threading.Thread(target=thread_job) #定义线程 thread.start() #启动线程 if __name__ == __main__: init() 多线程 多线程操作时可能会遇到线程抢占的情况。 import threading import time def thread_job(): print(T1 start\n) time.sleep(0.1) # 延时0.1s print(T1 finish\n) added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name=T1) added_thread.start() print(all done\n) 多线程 线程等待 import threading import time def thread1_job(): print(T1 start\n) time.sleep(1) print(T1 finish\n) def thread2_job(): print(T2 start\n) print(T2 finish\n) def main(): thread1 = threading.Thread(target=thread1_job, name=T1) thread2 = threading.Thread(target=thread2_job, name=T2) thread1.start() thread2.start() thread1.join() #等待线程T1执行完成后，才会继续运行 print(all done\n) if __name__ == __main__: main() 多线程 线程存储 import threading import time from queue import Queue def job(l,q): for i in range (len(l)): l[i] = l[i]**2 q.put(l) #数据存储 def init(): q =Queue() threads = [] data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,7,7],[8,8,8]] for i in range(4): #创建4个线程 t = threading.Thread(target=job,args=(data[i],q)) t.start() threads.append(t) for thread in threads: thread.join() results = [] for _ in range(4): results.append(q.get()) #获取数据 print(results) if __name__==__main__: init() 多线程 使用“join( )”方法虽然在一定程度上加强了线程管理，但是线程运行效果依旧很混乱。 import threading def job1(): global A for i in range(10): #全局变量A循环10次，每次循环加1 A+=1 print(job1,A) def job2(): global A for i in range(10): #全局变量A循环10次，每次循环加10 A+=10