python 线程 的类库_python类库32[多线程同步Lock+RLock+Semaphore+Event]
多线程基础:python类库32[多线程同步]
一 多线程同步
由于CPython的python解释器在单线程模式下执行,所以导致python的多线程在很多的时候并不能很好地发挥多核cpu的资源。大部分情况都推荐使用多进程。
python的多线程的同步与其他语言基本相同,主要包含:
Lock & RLock :用来确保多线程多共享资源的访问。
Semaphore : 用来确保一定资源多线程访问时的上限,例如资源池。
Event : 是最简单的线程间通信的方式,一个线程可以发送信号,其他的线程接收到信号后执行操作。
二 实例
1)Lock & RLock
Lock对象的状态可以为locked和unlocked,
使用acquire()设置为locked状态;
使用release()设置为unlocked状态。
如果当前的状态为unlocked,则acquire()会将状态改为locked然后立即返回。当状态为locked的时候,acquire()将被阻塞直到另一个线程中调用release()来将状态改为unlocked,然后acquire()才可以再次将状态置为locked。
Lock.acquire(blocking=True, timeout=-1),blocking参数表示是否阻塞当前线程等待,timeout表示阻塞时的等待时间 。如果成功地获得lock,则acquire()函数返回True,否则返回False,timeout超时时如果还没有获得lock仍然返回False。
实例:(确保只有一个线程可以访问共享资源)
import threading
import time
num = 0
lock = threading.Lock()
def func(st):
global num
print (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 += 1
time.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()
结果:
RLock与Lock的区别是:RLock中除了状态locked和unlocked外还记录了当前lock的owner和递归层数,使得RLock可以被同一个线程多次acquire()。
2)Semaphore
Semaphore管理一个内置的计数器,
每当调用acquire()时内置计数器-1;
调用release() 时内置计数器+1;
计数器不能小于0;当计数器为0时,acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。
实例:(同时只有2个线程可以获得semaphore,即可以限制最大连接数为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()
结果:
3) Event
Event内部包含了一个标志位,初始的时候为false。
可以使用使用set()来将其设置为true;
或者使用clear()将其从新设置为false;
可以使用is_set()来检查标志位的状态;
另一个最重要的函数就是wait(timeout=None),用来阻塞当前线程,直到event的内部标志位被设置为true或者timeout超时。如果内部标志位为true则wait()函数理解返回。
实例: (线程间相互通信)
import logging
import threading
import time
logging.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")
运行结果:
三 其他
1) 线程局部变量
线程局部变量的值是跟线程相关的,区别与全局的变量。使用非常简单如下:
mydata = threading.local()
mydata.x = 1
2)对Lock,semaphore,condition等使用with关键字代替手动调用acquire()和release()。
完!
作者:iTech
出处:http://itech.cnblogs.com/
欢迎转载,欢迎加入qq交流群172758282来讨论build_release/Linux/Perl/Python/Jenkins!
python 线程 的类库_python类库32[多线程同步Lock+RLock+Semaphore+Event]相关推荐
- python类库32[多线程同步Lock+RLock+Semaphore+Event]
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 一 多线程同步 由于CPython的python解释器在单线程模式下执行,所以导致python的多线程在很多的时候并不能很好地 ...
- python线程池并发_python 并发编程多线程之进程池/线程池
一.验证GIL锁的存在 Python在设计之初就考虑到要在主循环中,同时只有一个线程在执行.虽然 Python 解释器中可以"运行"多个线程,但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行 ...
- python线程卡死问题解决_Python中的多线程:最后一个线程卡住了
我遇到了一个奇怪的情况,在经历了很多次试射后我还是搞不清楚.我使用多线程(10)来读取url(100),它在大多数情况下都能正常工作,但在某些情况下,它会在最后一个线程上卡住.我等待它看它是否返回,花 ...
- python线程间数据共享_python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析
一.进程之间的数据共享 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据. 这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求, ...
- python多进程存储数据_python – 多进程还是多线程? – 并行化数百万次迭代的简单计算并将结果存储在单个数据结构中...
第一个选项 – 服务器进程 创建服务器进程.它是Multiprocessing包的一部分,允许并行访问数据结构.这样,每个进程都将直接访问数据结构,锁定其他进程. Server process A m ...
- python 线程 的类库_python类库32[多线程]
一 python 多线程 因为CPython的实现使用了Global Interpereter Lock(GIL),使得python中同一时刻只有一个线程在执行,从而简化了python解释器的实现,且 ...
- python线程同步锁_Python实现的多线程同步与互斥锁功能示例
本文实例讲述了Python实现的多线程同步与互斥锁功能.分享给大家供大家参考,具体如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 import threading i ...
- python线程安全的计数器_Python多线程同步Lock、RLock、Semaphore、Event实例
一.多线程同步 由于CPython的python解释器在单线程模式下执行,所以导致python的多线程在很多的时候并不能很好地发挥多核cpu的资源.大部分情况都推荐使用多进程. python的多线程的 ...
- python多程优化_Python 基本功: 13. 多线程运算提速
小编在前两天开通了一个 Python 金融的专栏,顺便用 TuShare 下载了几只 A股的数据,有兴趣的小伙伴可以去看一下: 多多教Python:Python 金融: TuShare API 获取股 ...
最新文章
- OS中阻塞与挂起的区别sleep()的实现原理
- mpvue开发微信小程序之picker
- linux程序打包安装,制作Linux下程序安裝包——使用腳本打包bin、run等安裝包
- 【theano-windows】学习笔记三——theano中的导数
- 在iis6.0上配置Gzip
- 理解矩阵背后的现实意义
- 《Windows驱动开发技术详解》之HelloDDK
- Ranger-AdminServer安装
- 从源码分析创建线程池的4种方式
- Leetcode 118 杨辉三角
- ip在线代理联合早报_我所资深代理人马俪雯线上参加”中国医药设备工程协会年会”...
- 2021牛客暑期多校训练营8,签到题ADEK
- shell 面试题 (一) 待续
- 路由器、交换机、服务器等网络设备常见故障及解决方法
- 场景特征描述子(全局特征)-GIST
- dumpstate log总结
- 基于asp.net172电影视频点播分享网站
- 双层循环遍历 减少时间复杂度
- Magisk Delta工具安装教程
- 编译linux实时内核‘error: ‘-mindirect-branch’ and ‘-fcf-protection’ are not compatible’等几个问题