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python3.4多线程实现同步的四种方式(锁机制、条件变量、信号量和同步队列)

时间:2015-04-28 09:55:13      阅读:169      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:python   多线程   数据   线程   

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。

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(100):
    t = jdThread(item)
    t.start()
    t.join()#使线程一个一个执行


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()

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

    





python3.4多线程实现同步的四种方式(锁机制、条件变量、信号量和同步队列)

标签:python   多线程   数据   线程   

原文地址:http://blog.csdn.net/djd1234567/article/details/45316373

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