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一 多線程同步

由于CPython的python解釋器在單線程模式下執(zhí)行，所以導致python的多線程在很多的時候并不能很好地發(fā)揮多核cpu的資源。大部分情況都推薦使用多進程。

python的多線程的同步與其他語言基本相同，主要包含：

Lock & RLock ：用來確保多線程多共享資源的訪問。

Semaphore ： 用來確保一定資源多線程訪問時的上限，例如資源池。?

Event : 是最簡單的線程間通信的方式，一個線程可以發(fā)送信號，其他的線程接收到信號后執(zhí)行操作。?

二 實例

1）Lock & RLock

Lock對象的狀態(tài)可以為locked和unlocked，
使用acquire()設置為locked狀態(tài)；
使用release()設置為unlocked狀態(tài)。

如果當前的狀態(tài)為unlocked，則acquire()會將狀態(tài)改為locked然后立即返回。當狀態(tài)為locked的時候，acquire()將被阻塞直到另一個線程中調用release()來將狀態(tài)改為unlocked，然后acquire()才可以再次將狀態(tài)置為locked。

Lock.acquire(blocking=True, timeout=-1),blocking參數表示是否阻塞當前線程等待，timeout表示阻塞時的等待時間 。如果成功地獲得lock，則acquire()函數返回True，否則返回False，timeout超時時如果還沒有獲得lock仍然返回False。

實例：(確保只有一個線程可以訪問共享資源)

import threading import timenum = 0 lock = threading.Lock()def func(st):global numprint (threading.currentThread().getName() + ' try to acquire the lock')if lock.acquire():print (threading.currentThread().getName() + ' acquire the lock.' )print (threading.currentThread().getName() +" :%s" % str(num) )num += 1time.sleep(st)print (threading.currentThread().getName() + ' release the lock.' ) lock.release()t1 = threading.Thread(target=func, args=(8,)) t2 = threading.Thread(target=func, args=(4,)) t3 = threading.Thread(target=func, args=(2,)) t1.start() t2.start() t3.start()

結果：

RLock與Lock的區(qū)別是：RLock中除了狀態(tài)locked和unlocked外還記錄了當前l(fā)ock的owner和遞歸層數，使得RLock可以被同一個線程多次acquire()。

2）Semaphore

Semaphore管理一個內置的計數器，

每當調用acquire()時內置計數器-1；

調用release() 時內置計數器+1；

計數器不能小于0；當計數器為0時，acquire()將阻塞線程直到其他線程調用release()。

實例：(同時只有2個線程可以獲得semaphore,即可以限制最大連接數為2)：

import threading import time semaphore = threading.Semaphore(2)def func():if semaphore.acquire():for i in range(5):print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore')semaphore.release()print (threading.currentThread().getName() + ' release semaphore')for i in range(4):t1 = threading.Thread(target=func)t1.start()

結果：

3) Event

Event內部包含了一個標志位，初始的時候為false。
可以使用使用set()來將其設置為true；
或者使用clear()將其從新設置為false；
可以使用is_set()來檢查標志位的狀態(tài)；
另一個最重要的函數就是wait(timeout=None)，用來阻塞當前線程，直到event的內部標志位被設置為true或者timeout超時。如果內部標志位為true則wait()函數理解返回。

實例： (線程間相互通信)

import logging import threading import timelogging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format="(%(threadName)-10s : %(message)s", )def wait_for_event_timeout(e, t):"""Wait t seconds and then timeout"""while not e.isSet():logging.debug("wait_for_event_timeout starting")event_is_set = e.wait(t)logging.debug("event set: %s" % event_is_set)if event_is_set:logging.debug("processing event")else:logging.debug("doing other work")e = threading.Event() t2 = threading.Thread(name="nonblock", target=wait_for_event_timeout,args=(e, 2)) t2.start() logging.debug("Waiting before calling Event.set()") time.sleep(7) e.set() logging.debug("Event is set")

運行結果：

三 其他

1） 線程局部變量

線程局部變量的值是跟線程相關的，區(qū)別與全局的變量。使用非常簡單如下：

mydata = threading.local()

mydata.x = 1

2）對Lock，semaphore，condition等使用with關鍵字代替手動調用acquire()和release()。

完！

轉載于:https://my.oschina.net/apoptosis/blog/125202

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python类库32[多线程同步Lock+RLock+Semaphore+Event]的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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