python全局變數多線程
Python編程面試題目一：python下多線程的限制以及多進程中傳遞參數的方式，以及區別
(1)python下多線程的限制以及多進程中傳遞參數的方式
python多線程有個全局解釋器鎖(global interpreter lock)，這個鎖的意思是任一時間只能有一個線程使用解釋器，跟單cpu跑多個程序一個意思，大家都是輪著用的，這叫“並發”，不是“並行”。
多進程間共享數據，可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array
(2)python多線程與多進程的區別
在UNIX平台上，當某個進程終結之後，該進程需要被其父進程調用wait，否則進程成為僵屍進程(Zombie)。所以，有必要對每個Process對象調用join()方法 (實際上等同於wait)。對於多線程來說，由於只有一個進程，所以不存在此必要性。
多進程應該避免共享資源。在多線程中，我們可以比較容易地共享資源，比如使用全局變數或者傳遞參數。在多進程情況下，由於每個進程有自己獨立的內存空間，以上方法並不合適。此時我們可以通過共享內存和Manager的方法來共享資源。但這樣做提高了程序的復雜度，並因為同步的需要而降低了程序的效率。
Python編程面試題目二：lambada函數
lambda 函數是一個可以接收任意多個參數(包括可選參數)並且返回單個表達式值的函數。 lambda 函數不能包含命令，它們所包含的表達式不能超過一個。不要試圖向lambda 函數中塞入太多的東西;如果你需要更復雜的東西，應該定義一個普通函數，然後想讓它多長就多長。
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B. python多線程和多進程的區別有哪些
python多線程和多進程的區別有七種：
1、多線程可以共享全局變數，多進程不能。
2、多線程中，所有子線程的進程號相同；多進程中，不同的子進程進程號不同。
3、線程共享內存空間；進程的內存是獨立的。
4、同一個進程的線程之間可以直接交流；兩個進程想通信，必須通過一個中間代理來實現。
5、創建新線程很簡單；創建新進程需要對其父進程進行一次克隆。
6、一個線程可以控制和操作同一進程里的其他線程；但是進程只能操作子進程。
7、兩者最大的不同在於：在多進程中，同一個變數，各自有一份拷貝存在於每個進程中，互不影響；而多線程中，所有變數都由所有線程共享。
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C. python類的全局變數
全局變數，是一個相對的概念，對於整個程序而言，有可以在整個程序的任何代碼塊中都能被訪問的變數，被稱作全局變數。也有在類中能夠被該類的任何代碼塊都能訪問到的變數，也被稱作全局變數。所以這里是一個相對的概念。代碼定義的fly變數以及構造方法中的long變數都是全局變數，因為在long之前加了一個self的前綴，所有在整個類中，該long變數也是全局變數，至少在該類中的任何地方都可以訪問到該變數。全局變數被當做類的一個屬性來存儲，所以可以說直接通過.的訪問方式直接訪問，訪問如下：
class G():
fly = False #類中的全局變數
def __init__(self):
selg._age = 1 #加一個下劃線，是一種不成文的規定，意思是該變數是私有變數
self.long = 2 #普通變數
self.__width = 3 #有兩個下劃線，是一種「真」私有變數
def run(self):
r = 4 #局部變數
print("I am running!.")
D. python多線程thread.start_new_thread傳參的問題
因為thread.start_new_thread(ssh_cmd,(3,))開的線程會和主線程一起結束，所以等不到執行print number 程序就結束了
E. 求助python多線程，執行到100多個停止了
python 線程 暫停, 恢復, 退出
我們都知道python中可以是threading模塊實現多線程, 但是模塊並沒有提供暫停, 恢復和停止線程的方法, 一旦線程對象調用start方法後, 只能等到對應的方法函數運行完畢. 也就是說一旦start後, 線程就屬於失控狀態. 不過, 我們可以自己實現這些. 一般的方法就是循環地判斷一個標志位, 一旦標志位到達到預定的值, 就退出循環. 這樣就能做到退出線程了. 但暫停和恢復線程就有點難了, 我一直也不清除有什麼好的方法, 直到我看到threading中Event對象的wait方法的描述時.
wait([timeout])
Block until the internal flag is true. If the internal flag is true on entry, return immediately. Otherwise, block until another thread calls set() to set the flag to true, or until the optional timeout occurs.
阻塞, 直到內部的標志位為True時. 如果在內部的標志位在進入時為True時, 立即返回. 否則, 阻塞直到其他線程調用set()方法將標准位設為True, 或者到達了可選的timeout時間.
When the timeout argument is present and not None, it should be a floating point number specifying a timeout for the operation in seconds (or fractions thereof).
This method returns the internal flag on exit, so it will always return True except if a timeout is given and the operation times out.
當給定了timeout參數且不為None, 它應該是一個浮點數，以秒為單位指定操作的超時（或是分數）。
此方法在退出時返回內部標志，因此除非給定了超時且操作超時，否則它將始終返回True。
Changed in version 2.7: Previously, the method always returned None.
2.7版本以前, 這個方法總會返回None.
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利用wait的阻塞機制, 就能夠實現暫停和恢復了, 再配合循環判斷標識位, 就能實現退出了, 下面是代碼示例:
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import threading
import time
class Job(threading.Thread):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(Job, self).__init__(*args, **kwargs)
self.__flag = threading.Event() # 用於暫停線程的標識
self.__flag.set() # 設置為True
self.__running = threading.Event() # 用於停止線程的標識
self.__running.set() # 將running設置為True
def run(self):
while self.__running.isSet():
self.__flag.wait() # 為True時立即返回, 為False時阻塞直到內部的標識位為True後返回
print time.time()
time.sleep(1)
def pause(self):
self.__flag.clear() # 設置為False, 讓線程阻塞
def resume(self):
self.__flag.set() # 設置為True, 讓線程停止阻塞
def stop(self):
self.__flag.set() # 將線程從暫停狀態恢復, 如何已經暫停的話
self.__running.clear() # 設置為False
下面是測試代碼:
a = Job()
a.start()
time.sleep(3)
a.pause()
time.sleep(3)
a.resume()
time.sleep(3)
a.pause()
time.sleep(2)
a.stop()
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測試的結果:
這完成了暫停, 恢復和停止的功能. 但是這里有一個缺點: 無論是暫停還是停止, 都不是瞬時的, 必須等待run函數內部的運行到達標志位判斷時才有效. 也就是說操作會滯後一次.
但是這有時也不一定是壞事. 如果run函數中涉及了文件操作或資料庫操作等, 完整地運行一次後再退出, 反而能夠執行剩餘的資源釋放操作的代碼(例如各種close). 不會出現程序的文件操作符超出上限, 資料庫連接未釋放等尷尬的情況.
F. python中在哪些情況下必須使用global來聲明全局變數
你的問題中已經說了啊！就是當它作為全局變數的時候！
舉個例子來說，當你有一個參數在一個方法中會被改變，如果你希望把這個改變給積累下來，而不是每一次都是從頭開始變化的話，那麼這個參數就需要聲明為全局變數
G. python中多線程操作全局變數
你要做的只是列印list的內容，而不是修改list的內容，所以這里不需要加鎖，直接列印就行了。