深厚入搞懂Python线程等待机制

在许多线程编程中，线程之间的同步与等待是至关关键的。本文将详细解析Python线程等待机制，帮开发者更优良地掌握许多线程编程。

锁的用

锁是控制优良几个线程对共享材料访问的关键工具。通过Lock类，我们能实现线程间的同步，确保同一时候只有一个线程能访问特定的材料。

线程等待

在Python中，join方法允许主线程等待一个或优良几个子线程完成其施行。这有助于确保主线程不会在子线程施行完毕之前退出。

示例代码

    
import threading
def worker:
    print
    threading.Event.wait
t = threading.Thread
t.start
t.join
print
    
    

条件变量

Condition对象给了等待/通知机制， 允许线程在有些条件下等待，直到另一个线程发出通知。

    
import threading
condition = threading.Condition
def threadA:
    with condition:
        print
        condition.wait
        print
def threadB:
    with condition:
        print
        condition.notify
t1 = threading.Thread
t2 = threading.Thread
t1.start
t2.start
t1.join
t2.join
    
    

事件

Event对象能用来实现线程间的信号传递。一个线程能设置事件，而另一个线程能等待事件的设置。

    
import threading
event = threading.Event
def threadA:
    print
    event.wait
    print
def threadB:
    print
    event.set
    print
t1 = threading.Thread
t2 = threading.Thread
t1.start
t2.start
t1.join
t2.join
    
    

线程池

ThreadPoolExecutor是concurrent.futures模块给的一个高大级接口，用于施行可调用对象。它能创建一个线程池，并自动管理线程的生命周期。

    
import concurrent.futures
def compute:
    return x*x
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor as executor:
    results = list)
    print
    
    

掌握Python线程等待机制对于许多线程编程至关关键。本文介绍了锁、 线程等待、条件变量、事件和线程池等概念，并通过示例代码展示了怎么在Python中实现这些个机制。

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