Python 多线程编程实战:threading 模块的最佳实践和常见问题 并行计算：当程序需要对大量数据进行处理时，可以使用 threading 模块将数据分割成多个部分，并创建多个线程并行处理，从而提高处理效率。但需注意，由于全局解释器锁（GIL）的限制，Python 的线程在 CPU 密集型任务中可能无法真正实现并行执行，此时可以考虑使用多进程（multiprocessing）模块。合理使用锁（Lock）...
本视频讲解的是python多线程编程中的线程同步，重点讲解了同步机制Event对象，该对象与条件标记类似，内部有一个初值的标志变量为False，允许等待某个事件发生，直到事件被设置为真才继续执行。通常用于线程的通信。
Python中,线程threading详解 一、线程同步机制 锁：用于保护共享数据，确保同一时间只有一个线程可以修改共享变量。使用lock.acquire获取锁，lock.release释放锁。GIL锁：全局解释器锁，在全局解释器级别限制同一时间只有一个线程执行，与Lock锁在线程级别不同。死锁：多线程中常见问题，由于线程相互等待资源导致无法继续执行。解决策略包括避...
大白话说 Python lock 锁。 在Python中，lock锁是一种用于多线程编程中的同步机制，它可以帮助我们确保多个线程在访问共享资源时不会发生冲突。下面，我们就用大白话的方式来聊聊Python中的lock锁。一、锁的基本状态 一把lock锁有两个基本状态：locked（锁定）和unlocked（未锁定）。locked（锁定）：当锁处于这个状态时，表示有线程正...
Python进阶(二十六)-多线程实现同步的四种方式 临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源，典型例子就是打印机，它一次只能被一个程序用来执行打印功能，因为不能多个线程同时操作，而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。锁机制 threading的Lock类，用该类的acquire函数进行加锁，用realease函数进行解锁...
