Python3多執行緒程式設計

多執行緒使用, 可以讓乙個執行緒訪問某個資源, 其他執行緒給他通過queue發任務, 這樣避免對共享的資源編寫繁瑣的加鎖解鎖**.

threading包也提供了:locks, events, condition variables, and semaphores這些工具, 可以做多執行緒間的資源共享.

python有乙個全域性直譯器鎖不能達到真正的並行執行, 只能併發執行. 因為有併發, 所以該遇到的多執行緒問題還是得遇到. 所以我們必須做好多執行緒間安全共享資料的工作.

在i/o多的應用中, 我們使用python的非同步i/o程式設計的方式, 可以大大提高服務的併發能力.

python的好處: 我們可以快速做原先, 實踐理論. 當我們對某個領域理解深刻後, 可以選擇合適的語言來再實現我們的服務.

import queue, threading

num_worker_threads = 5
defworker
():while
true:
item = q.get()  # 每個get都有乙個task_done對應
if item is
none:
break
print(item)
q.task_done()
q = queue.queue()
threads = 
for i in range(num_worker_threads):
t = threading.thread(target=worker)
t.start()
for item in range(20):
q.put(item)
q.join() # 這裡阻塞住. 每個放到q中的item都呼叫task_done後, q.join()就不再阻塞
for i in range(num_worker_threads):
q.put(none)
for t in threads:
t.join()

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