Python 3.x 中如何使用threading模块进行多线程管理

import threadingcount = 0  # 共享资源lock = threading.Lock()  # 互斥锁def increase():    global count    for _ in range(100000):        lock.acquire()  # 加锁        count += 1        lock.release()  # 解锁def decrease():    global count    for _ in range(100000):        lock.acquire()  # 加锁        count -= 1        lock.release()  # 解锁if __name__ == '__main__':    # 创建两个线程    t1 = threading.Thread(target=increase)    t2 = threading.Thread(target=decrease)    # 启动线程    t1.start()    t2.start()    # 等待线程结束    t1.join()    t2.join()    # 输出结果    print("count:", count)

import threadingcount = 0  # 共享资源lock = threading.Lock()  # 互斥锁condition = threading.Condition()  # 条件变量def produce():    global count    while True:        with condition:            if count &gt;= 10:                condition.wait()  # 释放锁并等待条件变量            count += 1            print("Produced 1 item")            condition.notify()  # 通知等待的线程def consume():    global count    while True:        with condition:            if count <p>上述示例中，我们创建了两个线程 t1 和 t2 ，分别调用 produce() 和 consume() 函数，模拟生产者和消费者的场景。通过使用 Condition 类，实现线程间的同步和通信。当计数器 count 不满足条件时，线程等待，继续执行其他线程，直到条件满足时，通知等待的线程。</p><p>总结：<br>本文介绍了如何在 Python 3.x 中使用 threading 模块进行多线程管理。通过示例代码演示了多线程的基本操作和线程同步的使用。合理地使用多线程可以提高程序的执行效率和并发性，但同时也需要注意线程安全和数据共享的问题。在实际应用中，根据具体需求选择合适的多线程方案即可。</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">Python免费学习笔记（深入）</a>”；</p>