多线程传参

本文介绍了多线程传参的两种方法:全局变量和函数参数。使用全局变量时需注意同步机制,如互斥锁。若线程同步进行,可不加锁。函数传参时,参数为(void *)指针,避免使用局部变量,建议用结构体封装多个值,并确保线程结束前正确管理资源。

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  多线程传参,分为两种方式。一种是设置 ==全局变量==;另一种是通过int pthread_create((pthread_t *thread, pthread_attr_t *attr, void *(*start_routine)(void *), void *arg)函数的最后一项参数传参,通过pthread_create 参数传参要注意,其参数类型为(void *)。

设置全局变量时,应该注意加上同步机制,例如如p v操作或者锁机制。避免多线程访问同一资源时发生竞争。如果线程个数可以确定,线程间是同步进行的,则线程间的私有资源(线程间使用的buffer,变量)不需要加锁,这种情况一般是设置全局标志来使线程同步。

函数传参时,避免主程序因为等待线程而阻塞,使用pthread_detach(pid)函数使线程函数自运行。则该线程运行结束后会自动释放所有资源。使用函数传参时,注意以下几个易错点:
 1. 传递的参数类型是个(void型)指针。
 2. 参数传递中,不能使用局部变量int a, 以&a 的方式传参。可采用

int a = 5;//局部变量
pthread_create(pid,  NULL,  thread_func,  (void  *)a);
........
void *thread_func(void *argc)
{
    ......
       b = (int )argc;//实现局部变量的对线程函数的传参
    ......
}
函数传参例子
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <pthread.h>

#include <sys/types.h>          /* See NOTES */
#include <sys/socket.h></
### Python 多线程传参方法及示例 在Python中,`threading`模块提供了创建和管理线程的功能。为了在线程之间传递参数,可以使用多种方法,包括直接传递参数、通过队列共享数据以及利用全局变量等[^1]。 #### 1. 使用构造函数传递参数 `Thread`类的构造函数支持通过`args`和`kwargs`传递参数给目标函数。以下是一个示例: ```python import threading def worker(name, number): print(f"线程 {name} 的参数是: {number}") # 创建线程并传递参数 t = threading.Thread(target=worker, args=("Thread-1", 42)) t.start() t.join() ``` 上述代码中,`args`是一个元组,用于传递位置参数。如果需要传递关键字参数,则可以使用`kwargs`[^2]。 #### 2. 使用`Queue`模块传递参数 当多个线程需要共享数据时,`Queue`模块提供了一种线程安全的方式。以下是一个使用队列传递参数的示例: ```python import threading from queue import Queue def worker(queue): while True: item = queue.get() if item is None: break print(f"处理任务: {item}") queue.task_done() # 创建队列并填充任务 queue = Queue() for i in range(5): queue.put(i) # 创建线程并启动 t = threading.Thread(target=worker, args=(queue,)) t.start() # 等待所有任务完成 queue.join() # 停止线程 queue.put(None) t.join() ``` 在这个例子中,`Queue`被用来在线程之间传递任务,并且确保了线程安全[^3]。 #### 3. 使用全局变量传递参数 虽然不推荐,但在某些情况下可以通过全局变量在线程之间共享数据。需要注意的是,这种方式可能导致竞态条件(race condition),因此通常需要结合锁机制来保证数据一致性。 ```python import threading shared_variable = 0 lock = threading.Lock() def increment(): global shared_variable for _ in range(100000): with lock: shared_variable += 1 t1 = threading.Thread(target=increment) t2 = threading.Thread(target=increment) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(f"最终值: {shared_variable}") ``` 这里使用了`Lock`对象来避免多个线程同时修改`shared_variable`导致的数据不一致问题。 #### 4. 使用`threading.local()`传递线程局部变量 如果需要为每个线程维护独立的变量副本,可以使用`threading.local()`。以下是一个示例: ```python import threading local_data = threading.local() def worker(): local_data.value = 0 for _ in range(100000): local_data.value += 1 print(f"线程 {threading.current_thread().name} 的局部变量值: {local_data.value}") t1 = threading.Thread(target=worker, name="Thread-1") t2 = threading.Thread(target=worker, name="Thread-2") t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() ``` 在这个例子中,每个线程都有自己的`value`副本,互不干扰[^2]。 ---
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