以下是一个使用Python编写的搜索同步模式的示例代码:
import threading
# 全局变量用于存储搜索结果
search_results = []
def search(query):
# 模拟搜索过程,将搜索结果存储在全局变量中
global search_results
results = perform_search(query)
search_results.extend(results)
def perform_search(query):
# 执行真正的搜索操作,返回搜索结果
# 这里只是一个示例,实际情况中可能会使用网络请求或数据库查询等操作
return [f"Result for {query}"]
# 创建线程来执行搜索操作
threads = []
queries = ["keyword1", "keyword2", "keyword3"]
for query in queries:
thread = threading.Thread(target=search, args=(query,))
thread.start()
threads.append(thread)
# 等待所有线程执行完毕
for thread in threads:
thread.join()
# 打印搜索结果
print(search_results)
这个示例中,我们定义了一个search
函数来模拟搜索过程,并使用perform_search
函数执行真正的搜索操作。search
函数将搜索结果存储在全局变量search_results
中。
然后,我们创建了一个线程列表threads
,遍历搜索关键词列表queries
,为每个关键词创建一个线程,并将线程添加到threads
列表中。每个线程执行search
函数来进行搜索操作。
最后,我们使用thread.join()
方法等待所有线程执行完毕,然后打印出搜索结果。
注意,这只是一个简单的示例代码,实际情况中可能需要更复杂的搜索逻辑和线程管理方法。