以下是我目前發(fā)現(xiàn)的最簡單的多線程示例：import multiprocessing

import subprocess

def calculate(value):

return value * 10

if __name__ == '__main__':

pool = multiprocessing.Pool(None)

tasks = range(10000)

results = []

r = pool.map_async(calculate, tasks, callback=results.append)

r.wait() # Wait on the results

print results

我有兩個列表和一個索引來訪問每個列表中的元素。第一個列表中的第i個位置與第二個列表中的第i個位置相關(guān)。我沒有使用口述，因?yàn)槊麊问怯行虻摹Ｔ?/p>

我所做的是：

^{pr2}$

所以，用這個例子，我想可以把一個函數(shù)變成這樣：#global variables first_list, second_list, i

first_list, second_list, i = None, None, 0

#initialize the lists

...

#have a function to do what the loop did and inside it increment i

def function:

#do stuff

i += 1

但是，這使得i成為共享資源，我不確定這是否安全。在我看來，我的設(shè)計(jì)并沒有很好地支持這種多線程方法，但我不確定如何修復(fù)它。在

下面是一個我想要的工作示例(編輯您想要使用的圖像)：import multiprocessing

import subprocess, shlex

links = ['http://www.example.com/image.jpg']*10 # don't use this URL

names = [str(i) + '.jpg' for i in range(10)]

def download(i):

command = 'wget -O ' + names[i] + ' ' + links[i]

print command

args = shlex.split(command)

return subprocess.call(args, shell=False)

if __name__ == '__main__':

pool = multiprocessing.Pool(None)

tasks = range(10)

r = pool.map_async(download, tasks)

r.wait() # Wait on the results

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python多线程资源共享_Python：关于多处理/多线程和共享资源的问题的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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