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11.4. 多线程

发布者: 笨鸟自学网

线程是一个分离无顺序依赖关系任务的技术。在某些任务运行于后台的时候应用程序会变得迟缓,线程可以提升其速度。一个有关的用途是在 I/O 的同时其它线程可以并行计算。

下面的代码显示了高级模块 threading 如何在主程序运行的同时运行任务:

import threading, zipfile

class AsyncZip(threading.Thread):
    def __init__(self, infile, outfile):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.infile = infile
        self.outfile = outfile
    def run(self):
        f = zipfile.ZipFile(self.outfile, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED)
        f.write(self.infile)
        f.close()
        print('Finished background zip of:', self.infile)

background = AsyncZip('mydata.txt', 'myarchive.zip')
background.start()
print('The main program continues to run in foreground.')

background.join()    # Wait for the background task to finish
print('Main program waited until background was done.')

多线程应用程序的主要挑战是协调线程,诸如线程间共享数据或其它资源。为了达到那个目的,线程模块提供了许多同步化的原生支持,包括:锁,事件,条件变量和信号灯。

尽管这些工具很强大,微小的设计错误也可能造成难以挽回的故障。因此,任务协调的首选方法是把对一个资源的所有访问集中在一个单独的线程中,然后使用 queue 模块用那个线程服务其他线程的请求。为内部线程通信和协调而使用 Queue 对象的应用程序更易于设计,更可读,并且更可靠。

Python3编程手册
  1. Python 入门指南

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  4. 2.1. 调用 Python 解释器

  5. 2.2. 解释器及其环境

  6. 3. Python 简介

  7. 3.1. 将 Python 当做计算器

  8. 3.2. 编程的第一步

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  11. 4.2. for 语句

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  13. 4.4. break 和 continue 语句

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  15. 4.6. 定义函数

  16. 4.7. 深入 Python 函数定义

  17. 4.8. 插曲:编码风格

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  19. 5.1. 关于列表更多的内容

  20. 5.2. del 语句

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  22. 5.4. 集合

  23. 5.5. 字典

  24. 5.6. 循环技巧

  25. 5.7. 深入条件控制

  26. 5.8. 比较序列和其它类型

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  28. 6.1. 深入模块

  29. 6.1.1. 作为脚本来执行模块

  30. 6.1.2. 模块的搜索路径

  31. 6.1.3. “编译的” Python 文件

  32. 6.2. 标准模块

  33. 6.3. dir() 函数

  34. 6.4. 包

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  36. 7.1. 格式化输出

  37. 7.2. 文件读写

  38. 8. 错误和异常

  39. 8.1. 语法错误

  40. 8.2. 异常

  41. 8.3. 异常处理

  42. 8.4. 抛出异常

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  45. 8.7. 预定义清理行为

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  48. 9.2. Python 作用域和命名空间

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  50. 9.3. 初识类

  51. 9.4. 一些说明

  52. 9.5. 继承

  53. 9.6. 私有变量

  54. 9.7. 补充

  55. 9.8. 异常也是类

  56. 9.9. 迭代器

  57. 9.10. 生成器

  58. 9.11. 生成器表达式

  59. 10. Python 标准库概览

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  61. 10.2. 文件通配符

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  72. 11. 标准库浏览

  73. 11.1. 输出格式

  74. 11.2. 模板

  75. 11.3. 使用二进制数据记录布局

  76. 11.4. 多线程

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  81. 12. 虚拟环境和包

  82. 12.1. 简介

  83. 12.2. 创建虚拟环境

  84. 12.3. 使用 pip 管理包

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