Python的线程操作在旧版本中使用的是thread模块,在Python27和Python3中引入了threading模块,同时thread模块在Python3中改名为_thread模块,threading模块相较于thread模块,对于线程的操作更加的丰富,而且threading模块本身也是相当于对thread模块的进一步封装而成,thread模块有的功能threading模块也都有,所以涉及到对线程的操作,推荐使用threading模块。
threading模块中包含了关于线程操作的丰富功能,包括:常用线程函数,线程对象,锁对象,递归锁对象,事件对象,条件变量对象,信号量对象,定时器对象,栅栏对象。代码如下
#coding = utf - 8 import threading# 创建全局ThreadLocal对象: localVal = threading.local() localVal.val = "Main-Thread" def process_student(): print '%s (in %s)' % (localVal.val, threading.current_thread().name) def process_thread(name): #赋值 localVal.val = name process_student() t1 = threading.Thread(target = process_thread, args = ('One', ), name = 'Thread-A') t2 = threading.Thread(target = process_thread, args = ('Two', ), name = 'Thread-B') t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print localVal.val
打印结果:
One (in Thread-A)
Two (in Thread-B)
Main-Thread
threading.local()这个方法的特点用来保存一个全局变量,但是这个全局变量只有在当前线程才能访问,
localVal.val = name这条语句可以储存一个变量到当前线程,如果在另外一个线程里面再次对localVal.val进行赋值,
那么会在另外一个线程单独创建内存空间来存储,也就是说在不同的线程里面赋值 不会覆盖之前的值,因为每个
线程里面都有一个单独的空间来保存这个数据,而且这个数据是隔离的,其他线程无法访问
这个东西可以用在那些地方呢,比如下载,现在都是多线程下载了,就像酷狗那样,可以同时下载很多首歌曲,那么
就可以利用这个方法来保存每个下载线程的数据,比如下载进度,下载速度之类的
所以 如果你在开发多线程应用的时候 需要每个线程保存一个单独的数据供当前线程操作,可以考虑使用这个方法,简单有效
其实这样的功能还有很多种方法可以实现,比如我们在主线程实例化一个dict对象,然后用线程的名字作为key,因为线程之间可以共享数据,
所以也可以实现相同功能,并且灵活性更多,不过代码就没那么优雅简洁了
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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