多线程与线程

Python提供两个模块进行多线程的操作，分别是thread和threading，前者是比较低级的模块，用于更底层的操作，一般应有级别的开发不常用。后者则封装了更多高级的接口

coding=utf-8

import threading
import time

def saySorry():
print("亲爱的，我错了，我能吃饭了吗？")
time.sleep(1)

if name == "main":
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=saySorry)
t.start() #启动线程，即让线程开始执行
from threading import Thread
import time

g_num = 100

def work1():
global g_num
for i in range(3):
g_num += 1

print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)

def work2():
global g_num
print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)

print("---线程创建之前g_num is %d---"%g_num)

t1 = Thread(target=work1)
t1.start()

延时一会，保证t1线程中的事情做完

time.sleep(1)

t2 = Thread(target=work2)
t2.start()
队列
生产消费者模型主要是对队列进程操作，贴心的Python为我们实现了一个队列结构，队列内部实现了锁的相关设置。可以用队列重写生产消费者模型。
from threading import Thread, Lockimport timeg_num = 0def test1(): global g_num for i in range(1000000): #True表示堵塞 即如果这个锁在上锁之前已经被上锁了，那么这个线程会在这里一直等待到解锁为止 #False表示非堵塞，即不管本次调用能够成功上锁，都不会卡在这,而是继续执行下面的代码 mutexFlag = mutex.acquire(True) if mutexFlag: g_num += 1 mutex.release() print("---test1---g_num=%d"%g_num)def test2(): global g_num for i in range(1000000): mutexFlag = mutex.acquire(True) #True表示堵塞 if mutexFlag: g_num += 1 mutex.release() print("---test2---g_num=%d"%g_num)#创建一个互斥锁#这个所默认是未上锁的状态mutex = Lock()p1 = Thread(target=test1)p1.start()p2 = Thread(target=test2)p2.start()print("---g_num=%d---"%g_num)
运行结果：

---g_num=61866---
---test1---g_num=1861180
---test2---g_num=2000000