import threading import time g_num = 0 def test1(num): global g_num lock.acquire() # 上锁 for i in range(num): g_num += 1 lock.release() # 解锁 print('test1-->', g_num) def test2(num): global g_num lock.acquire() for i in range(num): g_num += 1 lock.release() print('test2-->', g_num) lock = threading.Lock() # 创建一个锁 if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,)) t2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,)) t1.start() t2.start()

时间: 2024-04-27 09:20:05 浏览: 13
这是一个 Python 多线程程序,其中定义了两个函数 test1 和 test2。这两个函数都会对全局变量 g_num 进行加 1 操作,并且在操作前会先获取锁,在操作完成后再释放锁。 在主程序中,创建了两个线程 t1 和 t2,分别调用 test1 和 test2 函数,并传入参数 1000000。然后启动这两个线程,让它们并行地执行。 由于这两个线程都会对 g_num 进行操作,而且操作不是原子性的,因此需要使用锁来保证线程安全,避免多个线程同时修改同一个变量造成数据混乱。
相关问题

帮我看看这段代码为什么运行不出来import threading import time class Library(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) self.book_num=0 def borrow(self): global book_count global lock while True: lock = threading.Lock() time.sleep(1) if book_count>0: lock.acquire() time.sleep(0.1) book_count-=1 # book_count=book_count-1 self.book_num+=1 lock.release() print(f"借走{self.book_num}本,现有图书{book_count}本") else: break def back(self): global book_count global lock while True: lock = threading.Lock() time.sleep(3) # time.sleep(0.1) lock.acquire() book_count += 1 # book_count=book_count+1 lock.release() self.book_num -= 1 print(f"归还{self.book_num}本,现有图书{book_count}本") book_count=100 result1=Library() result2=Library() result1.start() result2.start() result1.join()

这段代码有几个问题: 1. 在 borrow 和 back 方法里面,每次 while 循环都会重新创建一个锁对象。应该在外部创建好锁对象,然后将锁对象传递给 borrow 和 back 方法。 2. 在 borrow 方法里面,调用了 lock.acquire() 方法获得锁,但是在程序执行完毕后没有调用 lock.release() 方法释放锁。这会导致程序出现死锁。 3. 在 back 方法里面,self.book_num 减去 1 的代码应该在 lock.release() 方法之前执行,否则会导致程序出现竞争条件。 下面是修改后的代码: ```python import threading import time class Library(threading.Thread): def __init__(self, lock): threading.Thread.__init__(self) self.book_num = 0 self.lock = lock def borrow(self): global book_count while True: time.sleep(1) if book_count > 0: self.lock.acquire() time.sleep(0.1) book_count -= 1 self.book_num += 1 print(f"借走{self.book_num}本,现有图书{book_count}本") self.lock.release() else: break def back(self): global book_count while True: time.sleep(3) self.lock.acquire() self.book_num -= 1 book_count += 1 print(f"归还{self.book_num}本,现有图书{book_count}本") self.lock.release() book_count = 100 lock = threading.Lock() result1 = Library(lock) result2 = Library(lock) result1.start() result2.start() result1.join() ```

import threading num = 0 lock = threading.Lock() def handler_incry(): global num lock.acquire() for i in range(10): num += 1 print("handler_incry done, num =", num) lock.release() def handler_decry(): global num lock.acquire() for i in range(10): num -= 1 print("handler_decry done, num =", num) lock.release() if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=handler_incry) t2 = threading.Thread(target=handler_decry) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join()

这段代码是一个使用锁(Lock)实现线程同步和互斥的例子。其中,有两个线程分别对一个全局变量 num 进行加减操作,使用锁来保证同一时刻只有一个线程能够访问共享资源(即 num 变量)。 具体实现如下: 1. 定义全局变量 num 和锁 lock。 ```python import threading num = 0 lock = threading.Lock() ``` 2. 定义两个线程分别对 num 进行加和减操作。 ```python def handler_incry(): global num lock.acquire() # 获取锁 for i in range(10): num += 1 print("handler_incry done, num =", num) lock.release() # 释放锁 def handler_decry(): global num lock.acquire() # 获取锁 for i in range(10): num -= 1 print("handler_decry done, num =", num) lock.release() # 释放锁 ``` 3. 在主线程中创建两个子线程,并启动它们。 ```python if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=handler_incry) t2 = threading.Thread(target=handler_decry) t1.start() # 启动线程1 t2.start() # 启动线程2 t1.join() # 等待线程1执行完毕 t2.join() # 等待线程2执行完毕 ``` 当线程1获取锁并对 num 进行加操作时,线程2会被阻塞,直到线程1释放锁后才能获取锁并对 num 进行减操作。这样就保证了同一时刻只有一个线程能够访问共享资源,从而避免了数据竞争和死锁等问题。 总的来说,这段代码是一个简单的例子,展示了如何使用锁(Lock)实现线程同步和互斥。在实际应用中,需要根据具体场景选择合适的线程同步和互斥机制,以确保多线程程序的正确性和稳定性。

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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

#!/usr/bin/env python #coding: utf-8 import os from time import time from datetime import datetime from netmiko import ConnectHandler from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook def read_device_excel( ): ip_list = [] wb1 = load_workbook('E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/cs_lab.xlsx') ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1") for cow_num in range(2,ws1.max_row+1): ipaddr = ws1["a"+str(cow_num)].value ip_list.append(ipaddr) return ip_list def get_config(ipaddr): session = ConnectHandler(device_type="huawei", ip=ipaddr, username="mtlops", password="cisco,123", banner_timeout=300) print("connecting to "+ ipaddr) print ("---- Getting HUAWEI configuration from {}-----------".format(ipaddr)) # config_data = session.send_command('screen-length 0 temporary') # config_data = session.send_command('dis cu | no-more ') # command = 'display version | display cpu-usage | display memory-usage' # config_data = session.send_command(command) commands = ['display version', 'display cpu-usage', 'display memory-usage'] config_data = '' for cmd in commands: output = session.send_command_timing(cmd) config_data += f'{cmd}\n{output}\n' session.disconnect() return config_data def write_config_to_file(config_data,ipaddr): now = datetime.now() date= "%s-%s-%s"%(now.year,now.month,now.day) time_now = "%s-%s"%(now.hour,now.minute) #---- Write out configuration information to file config_path = 'E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/' +date verify_path = os.path.exists(config_path) if not verify_path: os.makedirs(config_path) config_filename = config_path+"/"+'config_' + ipaddr +"_"+date+"_" + time_now # Important - create unique configuration file name print ('---- Writing configuration: ', config_filename) with open( config_filename, "w",encoding='utf-8' ) as config_out: config_out.write( config_data ) return def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() for ipaddr in ip_list: hwconfig = get_config(ipaddr) write_config_to_file(hwconfig,ipaddr) print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) #======================================== # Get config of HUAWEI #======================================== if __name__ == '__main__': main() 加一段gevent,def run_gevent()

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