Question

我正在尝试学习如何使用Python线程，任何人都可以帮助解决这些令人困惑的部分。

让我们考虑这个例子;假设我们公司有3组工人，工人正在完成任务。我们希望以优化选择的方式影响这些组的任务。

我试图为一组工人构建一个线程对象，所以他们有

class GroupOfWokers:
    def __init__(self, n, q,c):
        self.name= n
        self.q= 0 # number of tasks that we can do // self.q=Queue()
        self.capacity= c

    def giveTask(self):
        #for the second suggestion self.q.put(i)
        if self.q<self.capacity: 
          self.q+=1
          return true
        else:
          return false

    def tasks(self):
       # how many tasks are you working on 
        return self.q

在主程序中

g1,g2,g3= GroupOfWokers('G-1',0,9), GroupOfWokers('G-2',0,5), GroupOfWokers('G-3',0,6)

现在，我需要知道如何让它们以并发方式工作。

如何让每个人都在线程上工作？
如何在这些线程之间创建共享变量？（在这种情况下，整个团队正在处理多少任务，真的可以通过使用tasks（）提取值来总结组任务来完成，但我需要了解不同线程之间共享变量的过程）。
我什么时候应该使用queue（），什么时候不使用。如果self.q= 0 # number of tasks that we can do // self.q=Queue()我应该使用增量变量，还是应该使用queue（）。什么是好处？

Answer 1

混乱可能是由于当前的设计。

您可能想要的是Worker类，它扩展了threading.Thread类，并且具有run方法（使您可以在每个实例上使用Worker.start来启动它）和它们都消耗的Queue.Queue实例。

修改 - 这是一个简单的例子：

from threading import Thread
from Queue import Queue

NUMBER_OF_WORKERS = 10
NUMBER_OF_TASKS = 1000

# create tasks
tasks = ['task %d' % i for i in range(NUMBER_OF_TASKS)]

class Worker(Thread):

    def __init__(self, name, queue):
        super(Worker, self).__init__()
        self.task_queue = queue
        self.name = name

    def run(self):
        while True:
            task = self.task_queue.get()
            if not task == "stop":
                print "%s working on %s" % (self.name, task)
            else:
                print "%s is stopping" % self.name
                break

if "__main__" == __name__:

    queue = Queue()

    workers = [Worker("Worker %d" % i, queue) for i in range(NUMBER_OF_WORKERS)]

    for task in tasks:
        # put tasks in queue
        queue.put(task)

    for worker in workers:
        # start workers
        worker.start()

    for worker in workers:
        # stop workers
        queue.put("stop")

    for worker in workers:
        # wait for workers
        worker.join()

Python线程：如何制作并发对象

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