本文主要是阐述了线程同步python的完成及线程同步有序化，线程同步多用于与此同时启用好几个函数公式，cpu时间片轮着分给好几个每日任务
序言
线程同步多用于与此同时启用好几个函数公式，cpu时间片轮着分给好几个每日任务。特点是提升cpu的利用率，使电子计算机降低解决好几个任务总时长；主要缺点若是有静态变量，启用好几个函数公式会让静态变量被好几个函数公式改动，导致计算误差，这使得必须使用join方法或是设定静态变量去解决问题。python使用threading模块来达到线程同步，threading.join()方法是什么确保调用join的子线程结束后，才能分派cpu给其它的子线程，充分保证进程运转的有序化。
一、线程同步运作混乱难题
我们首先要建立3个案例，t1,t2,t3t1案例调用function1函数公式，t2和t3调用函数function11函数公式，她们都是对静态变量l1来操作
代码如下：
import threading,time
l1=[]
#创建RLock锁，acquire几次，release几次
lock=threading.RLock()
def function1(x,y):
for i in range(x):
l1.append(i)
if i==0:
time.sleep(1)
end_time=time.time()
print("t{}is finished in{}s".format(y,end_time-time1))
def function11(x,y):
for i in range(x):
l1.append(i)
end_time=time.time()
print("t{}is finished in{}s".format(y,end_time-time1))
#2.创建子线程：thread类
if __name__=='__main__':
t1=threading.Thread(target=function1,args=(100,1))
t2=threading.Thread(target=function11,args=(100,2))
t3=threading.Thread(target=function11,args=(100,3))
time1=time.time()
print("time starts in{}".format(time1))
t1.start()
t2.start()
t3.start()
print(l1)结果如下：
runfile('E:/桌面/temp.py',wdir='E:/桌面')
time starts in 1656474963.9487
t2 is finished in 0.0s
t3 is finished in 0.0s
[0,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99]
t1 is finished in 1.0152690410614014s
我们可以看到，全局变量中开头有两个0，而不是按着0，1，2，3的方式按序填充，所以可以得知全局变量在多线程中是被多个函数无序调用的。为了保证多线程有序调用全局变量，我们可以利用threading.join()的方法。
二、“join方法”解决多线程运行无序问题
我们重写了function1函数，并命名为function2，t1调用function2函数。t2,t3不变。
代码如下：
import threading,time
l1=[]
#创建RLock锁，acquire几次，release几次
lock=threading.RLock()
def function1(x,y):
for i in range(x):
l1.append(i)
if i==0:
time.sleep(1)
end_time=time.time()
print("t{}is finished in{}s".format(y,end_time-time1))
def function11(x,y):
for i in range(x):
l1.append(i)
end_time=time.time()
print("t{}is finished in{}s".format(y,end_time-time1))
def function2(x,y):
for i in range(x):
l1.append(i)
if i==0:
time.sleep(1)
end_time=time.time()
print("t{}is finished in{}s".format(y,end_time-time1))
#2.创建子线程：thread类
if __name__=='__main__':
t1=threading.Thread(target=function2,args=(100,1))
t2=threading.Thread(target=function11,args=(100,2))
t3=threading.Thread(target=function11,args=(100,3))
time1=time.time()
print("time starts in{}".format(time1))
t1.start()
t1.join()
t2.start()
t3.start()
print(l1)结果如下:
runfile('E:/桌面/temp.py',wdir='E:/桌面')
time starts in 1656476057.441827
t1 is finished in 1.0155227184295654s
t2 is finished in 1.0155227184295654s
t3 is finished in 1.0155227184295654s
[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99]
由此可见，threading.join()方法可以解决多线程无序问题
三、threading.Thread()的常见主要参数
1.group：初始值None，要实现ThreadGroup类而保存
2.target：在start方法中启用可启用目标，即必须打开进程可启用目标，例如函数公式、方式
3.name：默认“Thread-N”，字符数组方式的进程名字
4.args：默认空数组，主要参数target中传到可启用对象主要参数数组
5.kwargs：默认空词典{}，主要参数target中传到可启用对象关键字参数词典
6.daemon：默认None
汇总
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