结果:
• _thread
• threading(推荐使用)
结果:
threading.enumerate() 可查看当前正在运行的线程
结果:
结果:
结果:
结果: 出现资源竞争导致计算结果不正确
(1)当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行同步控制
(2)线程同步能够保证多个线程安全访问资源,最简单的同步机制是引入互斥锁
(3)互斥锁为资源引入一个状态: 锁定/非锁定
(4)某个线程要更爱共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为"锁定", 其他线程不能更改直到该线程释放资源,将资源状态变为"非锁定"
(5)互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性
结果: 计算正确
结果:卡住了
在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别战友一部分资源且同时等待对方资源,就会造成死锁
(1)程序设计时避免(银行家算法)
(2)添加超时时间
1.python中数据类型，int,float,复数，字符，元组，做全局变量时需要在函数里面用global申明变量，才能对变量进行操作。
而，对象，列表，词典，不需要声明，直接就是全局的。
2.线程锁mutex=threading.Lock()
创建后就是全局的。线程调用函数可以直接在函数中使用。
mutex.acquire()开启锁
mutex=release()关闭锁
要注意，死锁的情况发生。
注意运行效率的变化:
正常1秒，完成56997921
加锁之后，1秒只运行了531187，相差10倍多。
3.继承.threading.Thread的类，无法调用__init__函数，无法在创建对象时初始化新建的属性。
4.线程在cpu的执行，有随机性
5. 新建线程时，需要传参数时，args是一个元组，如果只有一个参数，一定后面要加一个,符号。不能只有一个参数否则线程会报创建参数错误。threading.Thread(target=fuc,args=(arg,))
