请基于python3.10或以上的版本回答，threading模块的threading().Thread()函数的作用？以列表形式写出语法？以列表形式写出所有必传参数及所有可选参数？以列表形式写出返回值？一个简单的案例并在案例的代码中加注释

threading模块的threading().Thread()函数的作用是创建一个新的线程对象。

语法：

threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

必传参数：

- target：线程执行的函数名。

可选参数：

- group：线程所在的组，默认为 None。
- name：线程名，默认为 None。
- args：传递给 target 函数的参数，以 tuple 形式传递，默认为 ()。
- kwargs：传递给 target 函数的关键字参数，以 dict 形式传递，默认为 {}。
- daemon：是否为守护线程，默认为 None。

返回值：线程对象。

一个简单的案例：

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

if __name__ == '__main__':
    t = threading.Thread(target=print_numbers) # 创建线程对象
    t.start() # 启动线程
    t.join() # 等待线程执行结束

注：在上述代码中，我们创建了一个新的线程对象，并将其指定为执行 print_numbers 函数。我们启动该线程并等待其执行结束。

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请基于python3.10或以上的版本回答，threading模块的threading.Thread()函数的作用？以列表形式写出语法？以列表形式写出所有必传参数及所有可选参数？以列表形式写出返回值？一个简单的案例并在案例的代码中加注释

作用：
- threading.Thread()函数用于创建一个新的线程，并返回一个Thread对象。可以通过调用Thread对象的start()方法来启动该线程。

语法：

threading.Thread(target=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

必传参数：
- target：线程执行的函数或方法。

可选参数：
- args：传递给目标函数的参数，必须是一个元组。默认为()。
- kwargs：传递给目标函数的关键字参数，必须是一个字典。默认为{}。
- daemon：表示是否将该线程设置为守护线程，True为守护线程，False为普通线程。默认为None，表示继承父线程的设置。

返回值：
- 一个Thread对象。

案例：

import threading
import time

def print_time(thread_name, delay):
    """
    线程执行的函数，打印当前时间
    :param thread_name: 线程名称
    :param delay: 延时时间
    :return:
    """
    count = 0
    while count < 5:
        time.sleep(delay)
        count += 1
        print(f"{thread_name}: {time.ctime(time.time())}")

# 创建两个线程
thread1 = threading.Thread(target=print_time, args=("Thread-1", 1))
thread2 = threading.Thread(target=print_time, args=("Thread-2", 2))

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()

print("程序执行结束")

代码说明：
- 创建了两个线程，分别打印当前时间，一个每秒打印一次，一个每两秒打印一次。
- 启动线程后，程序会等待两个线程都结束后才会结束。
- 打印出程序执行结束。

请基于python3.10或以上的版本回答，threading模块的threading.Lock()函数的作用？以列表形式写出语法？以列表形式写出所有必传参数及所有可选参数？以列表形式写出返回值？一个简单的案例并在案例的代码中加注释

`threading.Lock()`函数的作用是创建一个锁对象，即可以将代码块包含在锁的范围内，从而保证在同一时刻只有一个线程能够执行该代码块，从而避免多个线程同时访问共享资源而导致的竞争条件和错误。

语法：

lock = threading.Lock()

必传参数：

无

可选参数：

无

返回值：

返回一个`Lock`对象。

一个简单的案例并在案例的代码中加注释：

import threading

# 定义全局变量
count = 0
# 创建互斥锁
lock = threading.Lock()

def increment():
    global count
    # 获取锁
    lock.acquire()
    try:
        count += 1
    finally:
        # 释放锁
        lock.release()

# 创建10个线程，每个线程执行10000次自增操作
threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(count) # 输出100000

在这个例子中，我们创建了一个全局变量`count`，然后创建了一个互斥锁`lock`。接下来，我们创建了10个线程，每个线程执行10000次自增操作，而这个自增操作被包含在`lock.acquire()`和`lock.release()`之间，这样就保证了在同一时刻只有一个线程能够执行该自增操作，从而避免了多个线程同时访问`count`变量而导致的竞争条件和错误。最后，我们打印出`count`的值，可以看到最终输出的结果是100000，说明这个互斥锁起到了作用。