threading模块,python下的多线程
2021-07-12 19:06
标签:返回结果 并发 pytho 结果 mon 守护线程 exe sleep sts In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.) 无论你启动多少个线程,Python解释器在同一时刻,都只允许一个线程在cpu上执行,Python启动一个线程是调用C语言的接口,让操作系统启动线程,所以所有的线程调度是操作系统在执行,而Python解释器在启动线程后只能等待操作系统返回结果。所以Python解释器为了防止同一时刻多个线程操作同一个数据,造成数据混乱,所以在cpython解释器中,加入了global interpreter lock。 注意:Jpython、pypy等解释器都没有GIL 当你在启动一个线程之后,前面说过由于是调用系统创建,所以主进程就和创建的线程没有关系了, threading模块,python下的多线程 标签:返回结果 并发 pytho 结果 mon 守护线程 exe sleep sts 原文地址:https://www.cnblogs.com/shiqi17/p/9545391.html
import threading
import time
def run(i): #定义每个线程要运行的函数
print("线程::%s 正在运行" %i)
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target= run, args=(1,)) #生成一个线程实例 参数还有name 线程名,daemon 是否守护线程 True
t2 = threading.Thread(target= run, args=(2, )) #生成另一个线程实例
t1.start() #启动线程
t2.start() #启动另一个线程
print(t1.getName()) #获取线程名
print(t2.getName())
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