最新文章专题视频专题问答1问答10问答100问答1000问答2000关键字专题1关键字专题50关键字专题500关键字专题1500TAG最新视频文章推荐1 推荐3 推荐5 推荐7 推荐9 推荐11 推荐13 推荐15 推荐17 推荐19 推荐21 推荐23 推荐25 推荐27 推荐29 推荐31 推荐33 推荐35 推荐37视频文章20视频文章30视频文章40视频文章50视频文章60 视频文章70视频文章80视频文章90视频文章100视频文章120视频文章140 视频2关键字专题关键字专题tag2tag3文章专题文章专题2文章索引1文章索引2文章索引3文章索引4文章索引5123456789101112131415文章专题3
当前位置: 首页 - 科技 - 知识百科 - 正文

分享同步多线程的多种方法

来源:懂视网 责编:小OO 时间:2020-11-27 14:24:23
文档

分享同步多线程的多种方法

临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源,典型例子就是打印机,它一次只能被一个程序用来执行打印功能,因为不能多个线程同时操作,而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。锁机制;threading的Lock类,用该类的acquire函数进行加锁,用realease函数进行解锁。
推荐度:
导读临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源,典型例子就是打印机,它一次只能被一个程序用来执行打印功能,因为不能多个线程同时操作,而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。锁机制;threading的Lock类,用该类的acquire函数进行加锁,用realease函数进行解锁。

本篇文章主要介绍了Python多线程实现同步的四种方式,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源,典型例子就是打印机,它一次只能被一个程序用来执行打印功能,因为不能多个线程同时操作,而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。

锁机制

threading的Lock类,用该类的acquire函数进行加锁,用realease函数进行解锁

import threading
import time

class Num:
 def init(self):
 self.num = 0
 self.lock = threading.Lock()
 def add(self):
 self.lock.acquire()#加锁,锁住相应的资源
 self.num += 1
 num = self.num
 self.lock.release()#解锁,离开该资源
 return num

n = Num()
class jdThread(threading.Thread):
 def init(self,item):
 threading.Thread.init(self)
 self.item = item
 def run(self):
 time.sleep(2)
 value = n.add()#将num加1,并
输出原来的数据和+1之后的数据 print(self.item,value) for item in range(5): t = jdThread(item) t.start() t.join()#使线程一个一个执行

当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时,锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁,该线程就会变为“blocked”状态,称为“同步阻塞”(参见多线程的基本概念)。

直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后,锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入运行(running)状态。

信号量

信号量也提供acquire方法和release方法,每当调用acquire方法的时候,如果内部计数器大于0,则将其减1,如果内部计数器等于0,则会阻塞该线程,知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置。

import threading
import time
class Num:
 def init(self):
 self.num = 0
 self.sem = threading.Semaphore(value = 3)
 #允许最多三个线程同时访问资源

 def add(self):
 self.sem.acquire()#内部计数器减1
 self.num += 1
 num = self.num
 self.sem.release()#内部计数器加1
 return num

n = Num()
class jdThread(threading.Thread):
 def init(self,item):
 threading.Thread.init(self)
 self.item = item
 def run(self):
 time.sleep(2)
 value = n.add()
 print(self.item,value)

for item in range(100):
 t = jdThread(item)
 t.start()
 t.join()

条件判断

所谓条件变量,即这种机制是在满足了特定的条件后,线程才可以访问相关的数据。

它使用Condition类来完成,由于它也可以像锁机制那样用,所以它也有acquire方法和release方法,而且它还有wait,notify,notifyAll方法。

"""
一个简单的生产消费者模型,通过条件变量的控制产品数量的增减,调用一次生产者产品就是+1,调用一次消费者产品就会-1.
"""

"""
使用 Condition 类来完成,由于它也可以像锁机制那样用,所以它也有 acquire 方法和 release 方法,而且它还有
wait, notify, notifyAll 方法。
"""

import threading
import queue,time,random

class Goods:#产品类
 def init(self):
 self.count = 0
 def add(self,num = 1):
 self.count += num
 def sub(self):
 if self.count>=0:
 self.count -= 1
 def empty(self):
 return self.count <= 0

class Producer(threading.Thread):#生产者类
 def init(self,condition,goods,sleeptime = 1):#sleeptime=1
 threading.Thread.init(self)
 self.cond = condition
 self.goods = goods
 self.sleeptime = sleeptime
 def run(self):
 cond = self.cond
 goods = self.goods
 while True:
 cond.acquire()#锁住资源
 goods.add()
 print("产品数量:",goods.count,"生产者线程")
 cond.notifyAll()#唤醒所有等待的线程--》其实就是唤醒消费者进程
 cond.release()#解锁资源
 time.sleep(self.sleeptime)

class Consumer(threading.Thread):#消费者类
 def init(self,condition,goods,sleeptime = 2):#sleeptime=2
 threading.Thread.init(self)
 self.cond = condition
 self.goods = goods
 self.sleeptime = sleeptime
 def run(self):
 cond = self.cond
 goods = self.goods
 while True:
 time.sleep(self.sleeptime)
 cond.acquire()#锁住资源
 while goods.empty():#如无产品则让线程等待
 cond.wait()
 goods.sub()
 print("产品数量:",goods.count,"消费者线程")
 cond.release()#解锁资源

g = Goods()
c = threading.Condition()

pro = Producer(c,g)
pro.start()

con = Consumer(c,g)
con.start()

同步队列

put方法和task_done方法,queue有一个未完成任务数量num,put依次num+1,task依次num-1.任务都完成时任务结束。

import threading
import queue
import time
import random

'''
1.创建一个 Queue.Queue() 的实例,然后使用数据对它进行填充。
2.将经过填充数据的实例传递给线程类,后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
3.每次从队列中取出一个项目,并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
4.在完成这项工作之后,使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
5.对队列执行 join 操作,实际上意味着等到队列为空,再退出主程序。
'''

class jdThread(threading.Thread):
 def init(self,index,queue):
 threading.Thread.init(self)
 self.index = index
 self.queue = queue

 def run(self):
 while True:
 time.sleep(1)
 item = self.queue.get()
 if item is None:
 break
 print("序号:",self.index,"任务",item,"完成")
 self.queue.task_done()#task_done方法使得未完成的任务数量-1

q = queue.Queue(0)
'''
初始化函数接受一个数字来作为该队列的容量,如果传递的是
一个小于等于0的数,那么默认会认为该队列的容量是无限的.
'''
for i in range(2):
 jdThread(i,q).start()#两个线程同时完成任务

for i in range(10):
 q.put(i)#put方法使得未完成的任务数量+1

【相关推荐】

1. Python免费视频教程

2. Python学习手册

3. 马哥教育python基础语法全讲解视频

文档

分享同步多线程的多种方法

临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源,典型例子就是打印机,它一次只能被一个程序用来执行打印功能,因为不能多个线程同时操作,而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。锁机制;threading的Lock类,用该类的acquire函数进行加锁,用realease函数进行解锁。
推荐度:
标签: 分享 共享 同步
  • 热门焦点

最新推荐

猜你喜欢

热门推荐

专题
Top