Курс Python → Синхронизация потоков с time.sleep()
Модуль threading в Python предоставляет возможность создания и управления потоками выполнения. Он позволяет запускать несколько частей программы параллельно, что увеличивает производительность и улучшает отзывчивость приложения. Однако, при работе с потоками возникает необходимость в синхронизации доступа к общим ресурсам, чтобы избежать состояний гонки и других проблем.
Один из способов синхронизации потоков — использование функции time.sleep(). Эта функция приостанавливает выполнение текущего потока на определенное количество секунд, что может быть полезно для организации задержек в программе или синхронизации действий между потоками. Например, в Python Logging Cookbook можно увидеть пример использования time.sleep() для организации вывода логов в потоко-безопасном режиме.
import threading
import time
def print_thread_name(threadName):
print(threadName)
# Создание двух потоков
thread1 = threading.Thread(target=print_thread_name, args=('Thread 1',))
thread2 = threading.Thread(target=print_thread_name, args=('Thread 2',))
# Запуск потоков
thread1.start()
thread2.start()
try:
# Цикл для каждого входа из главного потока
while True:
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
# Обработка прерывания пользователем
print('Выход из программы')В данном примере создаются два потока, каждый из которых вызывает функцию print_thread_name() с различным аргументом. После запуска потоков начинается бесконечный цикл, в котором каждую секунду выполняется функция time.sleep(1). Это позволяет избежать излишней загрузки процессора и организовать плавное выполнение программы.
При нажатии комбинации клавиш ^Ctrl+C происходит исключение KeyboardInterrupt, которое позволяет корректно завершить выполнение программы и вывести сообщение о выходе. Таким образом, использование time.sleep() вместе с модулем threading позволяет эффективно управлять потоками и обеспечивать безопасное выполнение программы.
Другие уроки курса "Python"
- Визуализация пропусков данных
- Модуль pprint: улучшение вывода данных
- Добавление элементов в список
- Декоратор @override
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Создание новых списков через list comprehensions
- Управление ресурсами в Python
- Основы Python
- Строки в Python: апострофы и кавычки
- Отправка поздравлений по дню рождения
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Работа с процессами в Python
- split() без разделителя
- Измерение времени выполнения кода
- Частичное совпадение пользовательского ввода в Python 3.10
- Выбор редактора кода.
- Блок try-except-else
- Создание словарей в Python
- Работа с OpenCV
- Декоратор total_ordering для класса Point
- Удаление эмодзи с помощью pandas
- Импорт модулей и пакетов в Python
- Декораторы в Python
- Работа с Path в Python
- Переопределение метода sub
- Форматирование строк в Python
- Атрибуты класса и экземпляра
- Преобразование объекта в строку
- Импорт модуля из другого каталога
- Считывание бинарного файла в Python
- Множественное наследование в Python
- Извлечение аудио из видео
- Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
- Работа с комбинациями в Python.
- Работа с библиотекой requests
- Деление в Python
- Объединение словарей в Python
- Сложные типы данных в Python
- Объединение словарей в Python
- Метод title() в Python
- Управление фоновыми задачами в Python
- Работа с Telegram API на Python
- Автоматизация действий с Pyautogui
- Поиск индекса элемента
- Работа с JSON данными в Python
- Вложенные циклы в Python
- Декораторы в Python
