Python多线程的使用详情
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一，实用方法
二、补充：Python多线程共享变量资源竞争问题
一，实用方法1.线程之间执行是无序的，cpu调度哪个线程就执行哪个线程；
2.主线程等待所有子线程结束后再结束，设置守护线程可以实现当主线程结束时子线程立马结束；
3.设置守护线程：1.threading.Thread(daemon=True),2.线程对象.setDaemon(True)；
4.线程之间共享全局变量，存在资源竞争问题。
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线程之间执行是无序的，cpu调度哪个线程就执行哪个线程
主线程会等待所有子线程结束之后再结束，设置守护线程可以实现当主线程结束时子线程立马结束
设置守护线程：1.threading.Thread(daemon=True),2.线程对象.setDaemon(True)
线程之间共享全局变量，存在资源竞争问题
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# 导入模块（模块名.py，包名init.py）
import threading
import time
def task1(count):
# 获取当前线程对象
# t=threading.current_thread()
# print('Task1_name:',t.name)
print()
for i in range(count):
print('Task A ',i+1)
time.sleep(0.5)
def task2(content,count):
print('Task2_name:', threading.current_thread().name)
for i in range(count):
print(f'{content}__Task B ',i+1)
time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
t1=threading.Thread(target=task1,name='T1',daemon=True,args=(5,))
t2=threading.Thread(target=task2,name='T2',kwargs={'content':'Yes','count':5})
# 设置守护主线程的第二种方式
# t1.setDaemon(True)
t2.setDaemon(True)
t1.start()
t1.join() # 阻塞函数，t1执行完毕才会向下执行
t2.start()
# t2.join()
print('Main thread over')
二、补充：Python多线程共享变量资源竞争问题
1.资源竞争问题：sum+=1执行时大致会分为三步（取值、加1、写回），可能刚执行2步cpu就去切换到了另一个线程去执行；
2.解决办法：1.使用join()方法来设置线程同步（效率不高），2.加锁(可以保证同一时刻只有一个线程在执行) 。
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资源竞争问题：sum+=1执行时大致会分为三步（取值、加1、写回），可能刚执行2步cpu就去切换到了另一个线程去执行
解决办法：1.使用join()方法来设置线程同步（效率不高），2.加锁(可以保证同一时刻只有一个线程在执行)
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import threading
import time
sum=0
lock=threading.Lock()
def add_num1():
global sum
for i in range(1000000):
# lock.acquire() # 加锁
sum+=1
# lock.release() # 解锁
print(f'{threading.current_thread().name}的计算结果是{sum}')
def add_num2():
global sum
for i in range(1000000):
# lock.acquire()
sum+=1
# lock.release()
print(f'{threading.current_thread().name}的计算结果是{sum}')
if __name__ == '__main__':
t1=threading.Thread(target=add_num1)
t2=threading.Thread(target=add_num2)
t1.start()
# 设置阻塞函数，设置线程同步
t1.join()
t2.start()
print(f'Main的sum值是{sum}')
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