python全局变量多线程
Python编程面试题目一：python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式，以及区别
(1)python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式
python多线程有个全局解释器锁(global interpreter lock)，这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器，跟单cpu跑多个程序一个意思，大家都是轮着用的，这叫“并发”，不是“并行”。
多进程间共享数据，可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array
(2)python多线程与多进程的区别
在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。
Python编程面试题目二：lambada函数
lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数。 lambda 函数不能包含命令，它们所包含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda 函数中塞入太多的东西;如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，然后想让它多长就多长。
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B. python多线程和多进程的区别有哪些
python多线程和多进程的区别有七种：
1、多线程可以共享全局变量，多进程不能。
2、多线程中，所有子线程的进程号相同；多进程中，不同的子进程进程号不同。
3、线程共享内存空间；进程的内存是独立的。
4、同一个进程的线程之间可以直接交流；两个进程想通信，必须通过一个中间代理来实现。
5、创建新线程很简单；创建新进程需要对其父进程进行一次克隆。
6、一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程；但是进程只能操作子进程。
7、两者最大的不同在于：在多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响；而多线程中，所有变量都由所有线程共享。
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C. python类的全局变量
全局变量，是一个相对的概念，对于整个程序而言，有可以在整个程序的任何代码块中都能被访问的变量，被称作全局变量。也有在类中能够被该类的任何代码块都能访问到的变量，也被称作全局变量。所以这里是一个相对的概念。代码定义的fly变量以及构造方法中的long变量都是全局变量，因为在long之前加了一个self的前缀，所有在整个类中，该long变量也是全局变量，至少在该类中的任何地方都可以访问到该变量。全局变量被当做类的一个属性来存储，所以可以说直接通过.的访问方式直接访问，访问如下：
class G():
fly = False #类中的全局变量
def __init__(self):
selg._age = 1 #加一个下划线，是一种不成文的规定，意思是该变量是私有变量
self.long = 2 #普通变量
self.__width = 3 #有两个下划线，是一种“真”私有变量
def run(self):
r = 4 #局部变量
print("I am running!.")
D. python多线程thread.start_new_thread传参的问题
因为thread.start_new_thread(ssh_cmd,(3,))开的线程会和主线程一起结束，所以等不到执行print number 程序就结束了
E. 求助python多线程，执行到100多个停止了
python 线程 暂停, 恢复, 退出
我们都知道python中可以是threading模块实现多线程, 但是模块并没有提供暂停, 恢复和停止线程的方法, 一旦线程对象调用start方法后, 只能等到对应的方法函数运行完毕. 也就是说一旦start后, 线程就属于失控状态. 不过, 我们可以自己实现这些. 一般的方法就是循环地判断一个标志位, 一旦标志位到达到预定的值, 就退出循环. 这样就能做到退出线程了. 但暂停和恢复线程就有点难了, 我一直也不清除有什么好的方法, 直到我看到threading中Event对象的wait方法的描述时.
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, 直到内部的标志位为True时. 如果在内部的标志位在进入时为True时, 立即返回. 否则, 阻塞直到其他线程调用set()方法将标准位设为True, 或者到达了可选的timeout时间.
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.
当给定了timeout参数且不为None, 它应该是一个浮点数，以秒为单位指定操作的超时（或是分数）。
此方法在退出时返回内部标志，因此除非给定了超时且操作超时，否则它将始终返回True。
Changed in version 2.7: Previously, the method always returned None.
2.7版本以前, 这个方法总会返回None.
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利用wait的阻塞机制, 就能够实现暂停和恢复了, 再配合循环判断标识位, 就能实现退出了, 下面是代码示例:
#!/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() # 用于暂停线程的标识
self.__flag.set() # 设置为True
self.__running = threading.Event() # 用于停止线程的标识
self.__running.set() # 将running设置为True
def run(self):
while self.__running.isSet():
self.__flag.wait() # 为True时立即返回, 为False时阻塞直到内部的标识位为True后返回
print time.time()
time.sleep(1)
def pause(self):
self.__flag.clear() # 设置为False, 让线程阻塞
def resume(self):
self.__flag.set() # 设置为True, 让线程停止阻塞
def stop(self):
self.__flag.set() # 将线程从暂停状态恢复, 如何已经暂停的话
self.__running.clear() # 设置为False
下面是测试代码:
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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测试的结果:
这完成了暂停, 恢复和停止的功能. 但是这里有一个缺点: 无论是暂停还是停止, 都不是瞬时的, 必须等待run函数内部的运行到达标志位判断时才有效. 也就是说操作会滞后一次.
但是这有时也不一定是坏事. 如果run函数中涉及了文件操作或数据库操作等, 完整地运行一次后再退出, 反而能够执行剩余的资源释放操作的代码(例如各种close). 不会出现程序的文件操作符超出上限, 数据库连接未释放等尴尬的情况.
F. python中在哪些情况下必须使用global来声明全局变量
你的问题中已经说了啊！就是当它作为全局变量的时候！
举个例子来说，当你有一个参数在一个方法中会被改变，如果你希望把这个改变给积累下来，而不是每一次都是从头开始变化的话，那么这个参数就需要声明为全局变量
G. python中多线程操作全局变量
你要做的只是打印list的内容，而不是修改list的内容，所以这里不需要加锁，直接打印就行了。