python 多线程笔记(3)-- 线程的私有命名空间

简介:

线程的私有命名空间实现:

  threading_namespace = threading.local()

 

复制代码
import threading
import time
import random


threading_namespace = threading.local() # 命名空间

def print_country():
    thread_name = threading.current_thread().getName()
    country = threading_namespace.country      # 获取变量
    print('{}  {}'.format(thread_name, country))

def my_func(country):
    threading_namespace.country = country  # 设置变量
    
    for i in range(4):
        time.sleep(random.randrange(1,7))
        print_country()

        
if __name__ == '__main__':
    
    countries = ['America','China','Jappen','Russia']
    
    threads = []
    for country in countries:
        threads.append(threading.Thread(target= my_func, args=(country,)))

    for t in threads:
        t.start()
        
    for t in threads:
        t.join()
复制代码

 

语句

  threading_namespace = threading.local()

相当于给每个线程定义了各自的命名空间

 

函数 print_country() 内部对变量 country 进行了操作。

1. 如果不用 threading.local(),那么就需要给它传入一个参数 country,不同的线程参数值不一样!

2. 使用 threading.local() 的好处是对函数 print_country() 不需要传参,直接从命名空间 threading_namespace 去获取变量:country

 

本文转自罗兵博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5178420.html ,如需转载请自行联系原作者
相关文章
|
7月前
|
人工智能 安全 调度
Python并发编程之线程同步详解
并发编程在Python中至关重要,线程同步确保多线程程序正确运行。本文详解线程同步机制,包括互斥锁、信号量、事件、条件变量和队列,探讨全局解释器锁(GIL)的影响及解决线程同步问题的最佳实践,如避免全局变量、使用线程安全数据结构、精细化锁的使用等。通过示例代码帮助开发者理解并提升多线程程序的性能与可靠性。
241 0
|
4月前
|
设计模式 消息中间件 安全
【JUC】(3)常见的设计模式概念分析与多把锁使用场景!!理解线程状态转换条件!带你深入JUC!!文章全程笔记干货!!
JUC专栏第三篇,带你继续深入JUC! 本篇文章涵盖内容:保护性暂停、生产者与消费者、Park&unPark、线程转换条件、多把锁情况分析、可重入锁、顺序控制 笔记共享!!文章全程干货!
381 3
|
4月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
437 0
|
6月前
|
数据采集 消息中间件 并行计算
Python多线程与多进程性能对比:从原理到实战的深度解析
在Python编程中,多线程与多进程是提升并发性能的关键手段。本文通过实验数据、代码示例和通俗比喻,深入解析两者在不同任务类型下的性能表现,帮助开发者科学选择并发策略,优化程序效率。
509 1
|
7月前
|
数据采集 监控 调度
干货分享“用 多线程 爬取数据”:单线程 + 协程的效率反超 3 倍,这才是 Python 异步的正确打开方式
在 Python 爬虫中,多线程因 GIL 和切换开销效率低下,而协程通过用户态调度实现高并发,大幅提升爬取效率。本文详解协程原理、实战对比多线程性能,并提供最佳实践,助你掌握异步爬虫核心技术。
|
7月前
|
数据采集 存储 Java
多线程Python爬虫:加速大规模学术文献采集
多线程Python爬虫:加速大规模学术文献采集
|
4月前
|
Java
如何在Java中进行多线程编程
Java多线程编程常用方式包括:继承Thread类、实现Runnable接口、Callable接口(可返回结果)及使用线程池。推荐线程池以提升性能,避免频繁创建线程。结合同步与通信机制,可有效管理并发任务。
214 6
|
7月前
|
Java API 微服务
为什么虚拟线程将改变Java并发编程?
为什么虚拟线程将改变Java并发编程?
372 83
|
9月前
|
机器学习/深度学习 消息中间件 存储
【高薪程序员必看】万字长文拆解Java并发编程!(9-2):并发工具-线程池
🌟 ​大家好,我是摘星!​ 🌟今天为大家带来的是并发编程中的强力并发工具-线程池,废话不多说让我们直接开始。
343 0
|
5月前
|
算法 Java
Java多线程编程:实现线程间数据共享机制
以上就是Java中几种主要处理多线程序列化资源以及协调各自独立运行但需相互配合以完成任务threads 的技术手段与策略。正确应用上述技术将大大增强你程序稳定性与效率同时也降低bug出现率因此深刻理解每项技术背后理论至关重要.
407 16

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多