Python多任務是怎么發生的

這篇文章主要講解了“Python多任務是怎么發生的”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python多任務是怎么發生的”吧！

準備工作

增加程序執行過程中細節的輸出。

單任務時執行結果

WT:<<<<WriteData:4<<<<
WT:int DataArray::addData(0)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[0] = 0;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:int DataArray::addData(1)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[1] = 1;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:int DataArray::addData(2)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[2] = 2;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:int DataArray::addData(3)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[3] = 3;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:int DataArray::addData(4)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[4] = 4;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
RT:>>>>ReadData:4>>>>
RT:int DataArray::getDataSize()
RT:{
RT:     return 5;
RT:}
RT::----data_size=5
RT:int DataArray::getData(0)
RT:{
RT:     if(index >= 0 && index < m_dataSize)
RT:     {
RT:             return m_buffer[0];, value =0
RT:     }
RT:}
RT:int DataArray::getData(1)
RT:{
RT:     if(index >= 0 && index < m_dataSize)
RT:     {
RT:             return m_buffer[1];, value =1
RT:     }
RT:}
RT:int DataArray::getData(2)
RT:{
RT:     if(index >= 0 && index < m_dataSize)
RT:     {
RT:             return m_buffer[2];, value =2
RT:     }
RT:}
RT:int DataArray::getData(3)
RT:{
RT:     if(index >= 0 && index < m_dataSize)
RT:     {
RT:             return m_buffer[3];, value =3
RT:     }
RT:}
RT:int DataArray::getData(4)
RT:{
RT:     if(index >= 0 && index < m_dataSize)
RT:     {
RT:             return m_buffer[4];, value =4
RT:     }
RT:}
RT:----total=10

上面的輸出只是寫五個數，讀五個數的部分，但是可以看出寫數據處理（WT）

完全結束以后，讀數據處理（RT）才開始執行。這是數據處理正確進行的必要條件，記住這一點。

多任務（線程）條件下的執行結果

RT:>>>>ReadData:WT:<<<<WriteData:0<<<<
WT:int DataArray::addData(0)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[0] = 0;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:int DataArray::addData(1)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[1] = 1;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:int DataArray::addData(2)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[2] = 2;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:int DataArray::addData(3)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[3] = 3;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:int DataArray::addData(4)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[4] = 4;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:<<<<WriteData:1<<<<
WT:int DataArray::addData(0)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
0>>>>
RT:int DataArray::getDataSize()
RT:{
RT:     return 5;
RT:}
RT::----data_size=5
RT:int DataArray::getData(0)
RT:{
RT:     if(index >= 0 && index < m_dataSize)
RT:     {
RT:             return m_buffer[0]RT:   }
RT:}
RT:int DataArray::getData(1)
RT:{
RT:     if(index >= 0 && index < m_dataSize)
RT:     {
RT:             return m_buffer[1]RT:   }
RT:}
RT:int DataArray::getData(2)
RT:{
RT:     if(index >= 0 && index < m_dataSize)
RT: {
RT:             return m_buffer[2]RT:   }
RT:}
RT:int DataArray::getData(3)
RT:{
RT:     if(index >= 0 && index < m_dataSize)
WT:     {
WT:             m_buffer[5] = 0;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}
WT:int DataArray::addData(1)
WT:{
WT:     if(m_dataSize < (ARRAY_SIZE - 1))
WT:     {
WT:             m_buffer[6] = 1;
WT:             m_dataSize++;
WT:     }
WT:}

如果程序可以看出寫數據處理和讀數據處理隨機交替進行，執行結果會怎么樣沒有人能說清楚。另外雖然本例中沒有涉及，如果內存關聯處理，則經常會出現內存破壞而導致死機等各種問題。而且由于任務切換的隨機性，問題的發生也是隨機的，這可能是多任務變成最大的難點。

感謝各位的閱讀，以上就是“Python多任務是怎么發生的”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Python多任務是怎么發生的這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！