我正在阅读一些包含以下import语句的代码:
from threading import local as thread_local, Event, Thread
起初,这个语法让我感到困惑,但我认为它相当于:
from threading import local as thread_local
from threading import Event
from threading import Thread
有人能证实是否是这样吗?
当我阅读文档时,似乎在threading和thread库中都提到了锁对象,所以我发现有两种创建锁的方法:threading.Lock()和thread.allocate_lock(),并且返回值都是thread.lock类型。
>>> a = thread.allocate_lock()
>>> b = threading.Lock()
>>> a
<thread.lock object at 0x1002ab190>
>>> b
<thread.lock object at 0x1002ab0f0>
可能重复:
通过python myscript.py运行的模块(非shell输入)
import uuid
import time
import multiprocessing
def sleep_then_write(content):
time.sleep(5)
print(content)
if __name__ == '__main__':
for i in range(15):
p = multiprocessing.Process(target=sleep_then_write,
我正在读“信号量的小书”,他在书中有一些代码,让python使用与他在书中使用的语法相似的语法。但是,当我尝试导入他的代码时,它给出了以下错误。
from threading_cleanup import *
RuntimeError: not holding the import lock
我知道它与观察器函数代码有关,因为如果我注释掉它,错误就会消失,那里的代码使错误消失,所以我可以使用KeyboardInterrupt来结束程序。
有什么方法可以修复这个错误吗?
threading_cleanup.py
import threading
import time
import os
imp
下面的代码以Trace/BPT trap结束
from tvdb_api import Tvdb
from threading import Thread
class GrabStuff(Thread):
def run(self):
t = Tvdb()
def main():
threads = [GrabStuff() for x in range(1)]
[x.start() for x in threads]
[x.join() for x in threads]
if __name__ == '__main__'
我什么时候会使用dummy_threading
我曾想过,如果Python无法使用系统级线程,它可能会将系统级线程替换为模拟线程。
但当我运行这个:
import dummy_threading as threading
semaphore = threading.Semaphore()
def f(i):
semaphore.acquire()
print i
for i in xrange(10):
threading.Thread(target=f, args=(i,)).start()
for _ in xrange(10):
semaphore.re
我试图导入线程模块,但是,我似乎没有什么好的理由得到错误。这是我的代码:
import threading
class TheThread ( threading.Thread ):
def run ( self ):
print 'Insert some thread stuff here.'
print 'I\'ll be executed...yeah....'
print 'There\'s not much to it.'
TheThread.Start()
还
我在两个模块中有以下代码。
main模块:
#!/usr/bin/python
import threading
import b
a = 0
def api_a():
global a
print("api_a()")
a = 1
def main():
global a
thread_B = b.B_thread()
print("a = " + str(a))
thread_B.start()
# api_a()
thread_B.join()
print(
我已经在我的python文件中导入了以下模块: from socket import *
from threading import * 但是,我仍然收到这个错误:- NameError: name 'threading' is not defined 它在下面的行上显示错误:- receive_thread = threading.Thread(target=receive) 谁能让我知道如何解决这个问题?任何帮助都将不胜感激!谢谢:)
我试图用python创建线程,这会给我带来一些错误:
Exception in thread Thread-1:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python3.8/threading.py", line 932, in _bootstrap_inner
Exception in thread Thread-2:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python3.8/threading.py", line 932, in
当使用将在上运行的小型应用程序(即与的ZeroVM集成)并试图导入模块时,我会得到一个错误:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 1, in <module>
import multiprocessing
File "/lib/python2.7/multiprocessing/__init__.py", line 65, in <module>
from multiprocessing.util import SUBDEBUG, SUBW
使用import threading库时,我遇到了返回活动线程数的threading.active_count()函数。但是threading.activeCount()函数,它返回完全相同的东西。
甚至他们的帮助字符串也完全一样。
所以我的问题是,有什么区别?
如果他们的是完全相同的,那么这不是与Python的禅宗PEP 20背道而驰吗?
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
这会是向后兼容性问题吗?
我正在尝试创建一个锁,以防止两个线程同时打印。但是,脚本运行和完成时没有任何错误,但没有任何输出。如何让程序打印输出。
我尝试重命名锁并使用多线程库而不是treading库,但我使用多线程库得到了更多的错误。我试过直接在print上设置一个锁,但是这会导致使用print时出现错误。
import threading
lo = threading.Lock()
class Hello(threading.Thread):
def run(self):
for a in range(500):
global lo
with
编辑:我遇到的问题与我的程序结构无关。FAPWS3 3的路由选择了一个类似的、名称相近的函数.
我有一个跨多个文件的大型程序。我需要在这些文件中使用threading.condition()锁定功能。这是我想做的事情的一个例子。在生产过程中,我不会得到任何错误,但是锁的状态似乎不被共享(我可以在一个线程中获取,而在另一个线程中获取,而不需要先前的释放)。
main.py
import servera, serverb
# some code that deploys server-a and server-b as threads
constants.py
import threading
我正在编写一个包含多个线程和大量需求的程序。我需要循环依赖,否则会有太多的文件。
我有一个函数可以阻止它循环,但是节点在它能够运行之前就会抱怨它。我试过寻找一种方法,但很难找到一个“旁路”,而不是移动大量的东西。
是否有可能禁用保护并让它运行?
这是我的密码
constants.js
// This should prevent any circular dependency but node shuts it down too eagerly.
function _getCallerFile() {
// Returns the file that originally called
# data is a list
Threading_list=[]
class myfunction(threading.Thread):
def __init__(self,val):
.......
.......
def run(self):
.......
.......
for i in range(100000):
t=myfunction(data[i]) # need to execute this function on every datapoint
t.star