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python线程共享global全局变量

“u003Cdivu003Eu003Cpu003E全局变量在多个线程都可以使用,后一个线程取的是全局变量上一次的执行结果.u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E代码如下:u003Cu002Fpu003Eu003Cpreu003Eimport threading #导入线程模块u003Cbru003Efrom multiprocessing import Process #导入进程模块u003Cbru003Efrom time import sleep #导入时间模块的sleep函数u003Cbru003En=0u003Cbru003Edef fun1(): #定义函数fun1u003Cbru003E global n #定义全局变量nu003Cbru003E for x in range(100): #遍历range(100)u003Cbru003E n+=1u003Cbru003E print(“n:”,n)u003Cbru003Edef fun2(): #定义函数fun2u003Cbru003E global n #定义全局变量nu003Cbru003E for y in range(200): #遍历range(200)u003Cbru003E n+=1u003Cbru003E print(“n:”,n)u003Cbru003Eif __name__ == ‘__main__’:u003Cbru003E t1=threading.Thread(target=fun1,name=”t1″) #定义线程t1为fun1,线程名称为t1u003Cbru003E t2=threading.Thread(target=fun2,name=”t2″) #定义线程t2为fun2,线程名称为t2u003Cbru003E t1.start() #运行线程t1u003Cbru003E t2.start() #运行线程t2u003Cbru003E t1.join() # 等待进程池中的所有进程执行完毕u003Cbru003E t2.join() # 等待进程池中的所有进程执行完毕u003Cbru003E print(“最终n的结果是:”,n) #打印n的结果是多少u003Cbru003Eu003Cu002Fpreu003Eu003Cpu003E运行结果如下:u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003En: 100u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003En: 300u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E最终n的结果是: 300u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E图片示例如下:u003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F35706c62fff94f40a22e266483376221″ img_width=”1247″ img_height=”880″ alt=”python线程共享global全局变量” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cu002Fdivu003E”

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