线程同步的资料参考和之前有些疑问的补充

本文详细介绍了Java中线程的sleep与wait方法的区别,特别是它们与锁之间的关系。同时,总结了final与static关键字的使用场景及其对程序的影响。
  1. 线程中sleep是不会释放锁,wait()会释放锁,释放锁是指持锁线程退出了synchronized同步方法或代码块,线程中释放锁的方式

  2. 线程中的wait() 与 锁的关系

  3. Java关键字final、static使用总结static是静态修饰关键字,可以修饰变量和程序块以及类方法:当你定义一个static的变量的时候jvm会将将其分配在内存堆上,所有程序对它的引用都会指向这一个地址而不会重新分配内存;修饰一个程序块的时候(也就是直接将代码写在static{…}中)时候,虚拟机就会优先加载静态块中代码,这主要用于系统初始化;当修饰一个类方法时候你就可以直接通过类来调用而不需要新建对象。
    final可以修饰变量、方法及类,当你定义一个final变量时,jvm会将其分配到常量池中,程序不可改变其值;当你定义一个方法时,改方法在子类中将不能被重写;当你修饰一个类时,该类不能被继承。
<think>好的,我需要回答用户关于如何在Python中使用threading模块创建子线程运行指定函数的问题。首先,用户已经提供了三个相关的引用内容,我需要仔细查看这些引用,确保回答准确并正确引用。 首先,根据引用[1],创建线程的基本方法是使用Thread类,传入目标函数参数。示例中的代码结构是Newthread = Thread(target=function, args=(arguments,)),然后启动线程。引用[2]详细说明了Thread类的方法,比如start()join(),这些需要在示例中展示。引用[3]提到GIL的影响,虽然对当前问题不是直接相关,但可能需要简单提及。 用户需要的是一个具体的示例,展示如何创建子线程运行指定函数。我需要确保代码正确,参数以元组形式传递,并且演示启动线程等待完成的过程。同时,要解释代码的各个部分,比如target、args的作用,以及start()join()的重要性。 可能需要注意的细节包括:args参数必须是元组,即使只有一个参数也要加逗号;线程启动后不会立即执行,需要调用start();主线程等待子线程结束使用join()。另外,可以提到线程的生命周期方法,如isAlive()或getName(),但根据用户问题,可能不需要深入这些方法,但引用中的信息可以作为补充。 然后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如参数传递、多个线程线程同步问题,或者错误处理等。需要确保问题相关且有帮助,引导用户进一步学习。 最后,检查回答是否符合系统级指令:行内公式使用$...$,但这个问题可能不涉及数学公式,所以可能不需要。独立公式同样,但如果有的话要用$$...$$。确保LaTeX语法正确,使用中文,生成相关问题,并在引用处正确添加标识符。 总结步骤: 1. 编写示例代码,展示创建线程的基本方法。 2. 解释代码的关键部分,如Thread类的参数方法。 3. 引用提供的参考资料,特别是引用[1][2]中的方法。 4. 生成相关问题,涵盖参数传递、多线程应用场景线程同步等。 5. 确保回答结构清晰,正确引用,语法正确。</think>在Python中使用`threading`模块创建子线程运行指定函数的步骤如下: --- ### **1. 基础示例代码** ```python import threading import time # 定义需要子线程执行的函数 def task(name, delay): print(f"子线程 {name} 开始执行") time.sleep(delay) # 模拟耗时操作 print(f"子线程 {name} 完成,耗时 {delay} 秒") if __name__ == "__main__": # 创建线程对象 thread = threading.Thread( target=task, # 指定目标函数 args=("线程1", 2) # 传递参数(必须为元组) ) # 启动线程 thread.start() # 主线程继续执行其他操作 print("主线程继续运行...") # 等待子线程结束 thread.join() print("所有子线程执行完毕") ``` --- ### **2. 代码解析** - **`target`参数**:指定子线程要执行的函数。 - **`args`参数**:以元组形式向目标函数传递参数。若参数只有一个,需写成`(value,)`[^1]。 - **`start()`方法**:启动线程活动,线程开始执行`target`函数[^2]。 - **`join()`方法**:主线程阻塞,等待子线程执行完成后再继续[^2]。 --- ### **3. 关键特性说明** - **GIL的影响**:Python的全局解释器锁(GIL)会导致多线程在CPU密集型任务中效率受限,但在I/O密集型任务中仍能提升性能[^3]。 - **线程生命周期**:通过`is_alive()`可检查线程状态,`getName()`/`setName()`可管理线程名称[^2]。 --- ### **执行结果** ``` 子线程 线程1 开始执行 主线程继续运行... 子线程 线程1 完成,耗时 2 秒 所有子线程执行完毕 ``` ---
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