Python笔记day40（并发）|守护线程、线程锁、信号量、事件、条件、定时器、队列、线程池

1，内容回顾

# 正确的学习方法# input# output# correct 纠正# 线程# 线程是进程中的执行单位# 线程是cpu执行的最小单位# 线城之间资源共享# 线程的开启和关闭以及切换的时间开销远远小于进程# 线程本身可以在同一时间使用多个cpu
# python 与 线程# Cpython解释器在解释代码过程中容易产生数据不安全的问题# GIL 全局解释器锁 锁的是线程
# threading

2，守护线程

import time
from threading import Thread
def func1():while True:print('*'*10)time.sleep(1)
def func2():print('in func2')time.sleep(5)t = Thread(target=func1,)
t.daemon = True
t.start()
t2 = Thread(target=func2,)
t2.start()
t2.join()
print('主线程')# 守护进程随着主进程代码的执行结束而结束
# 守护线程会在主线程结束之后等待其他子线程的结束才结束# 主进程在执行完自己的代码之后不会立即结束 而是等待子进程结束之后 回收子进程的资源
# import time
# from multiprocessing import Process
# def func():
#     time.sleep(5)
#
# if __name__ == '__main__':
#         Process(target=func).start()

3，线程锁

import time
from threading import Lock,Thread
# Lock 互斥锁
# def func(lock):
#     global n
#     lock.acquire()
#     temp = n
#     time.sleep(0.2)
#     n = temp - 1
#     lock.release()
#
# n = 10
# t_lst = []
# lock = Lock()
# for i in range(10):
#     t = Thread(target=func,args=(lock,))
#     t.start()
#     t_lst.append(t)# for t in  t_lst: t.join()
# print(n)# 科学家吃面# noodle_lock  = Lock()
# fork_lock = Lock()
# def eat1(name):
#     noodle_lock.acquire()
#     print('%s拿到面条啦'%name)
#     fork_lock.acquire()
#     print('%s拿到叉子了'%name)
#     print('%s吃面'%name)
#     fork_lock.release()
#     noodle_lock.release()
#
# def eat2(name):
#     fork_lock.acquire()
#     print('%s拿到叉子了'%name)
#     time.sleep(1)
#     noodle_lock.acquire()
#     print('%s拿到面条啦'%name)
#     print('%s吃面'%name)
#     noodle_lock.release()
#     fork_lock.release()
#
# Thread(target=eat1,args=('alex',)).start()
# Thread(target=eat2,args=('Egon',)).start()
# Thread(target=eat1,args=('bossjin',)).start()
# Thread(target=eat2,args=('nezha',)).start()from threading import RLock   # 递归锁
fork_lock = noodle_lock  = RLock()   # 一个钥匙串上的两把钥匙
def eat1(name):noodle_lock.acquire()            # 一把钥匙print('%s拿到面条啦'%name)fork_lock.acquire()print('%s拿到叉子了'%name)print('%s吃面'%name)fork_lock.release()noodle_lock.release()def eat2(name):fork_lock.acquire()print('%s拿到叉子了'%name)time.sleep(1)noodle_lock.acquire()print('%s拿到面条啦'%name)print('%s吃面'%name)noodle_lock.release()fork_lock.release()Thread(target=eat1,args=('alex',)).start()
Thread(target=eat2,args=('Egon',)).start()
Thread(target=eat1,args=('bossjin',)).start()
Thread(target=eat2,args=('nezha',)).start()

4，信号量

import time
from threading import Semaphore,Thread
def func(sem,a,b):sem.acquire()time.sleep(1)print(a+b)sem.release()sem = Semaphore(4)
for i in range(10):t = Thread(target=func,args=(sem,i,i+5))t.start()

5，事件

# 事件被创建的时候
# False状态# wait() 阻塞
# True状态# wait() 非阻塞
# clear 设置状态为False
# set  设置状态为True#  数据库 - 文件夹
#  文件夹里有好多excel表格# 1.能够更方便的对数据进行增删改查# 2.安全访问的机制#  起两个线程
#  第一个线程 : 连接数据库# 等待一个信号 告诉我我们之间的网络是通的# 连接数据库
#  第二个线程 : 检测与数据库之间的网络是否连通# time.sleep(0,2) 2# 将事件的状态设置为True
import time
import random
from threading import Thread,Event
def connect_db(e):count = 0while count < 3:e.wait(0.5)   # 状态为False的时候,我只等待1s就结束if e.is_set() == True:print('连接数据库')breakelse:count += 1print('第%s次连接失败'%count)else:raise TimeoutError('数据库连接超时')def check_web(e):time.sleep(random.randint(0,3))e.set()e = Event()
t1 = Thread(target=connect_db,args=(e,))
t2 = Thread(target=check_web,args=(e,))
t1.start()
t2.start()

6，条件

# 条件
from threading import Condition# 条件
# 锁
# acquire release
# 一个条件被创建之初 默认有一个False状态
# False状态 会影响wait一直处于等待状态
# notify(int数据类型)  造钥匙
from threading import Thread,Condition
def func(con,i):con.acquire()con.wait() # 等钥匙print('在第%s个循环里'%i)con.release()
con = Condition()
for i in range(10):Thread(target=func,args = (con,i)).start()
while True:num = int(input('>>>'))con.acquire()con.notify(num)  # 造钥匙con.release()

7，定时器

import time
from threading import Timer
def func():print('时间同步')   #1-3while True:t = Timer(5,func).start()   # 非阻塞的time.sleep(5)

8，队列

# queue
import queueq = queue.Queue()  # 队列 先进先出
# q.put()
# q.get()
# q.put_nowait()
# q.get_nowait()# q = queue.LifoQueue()  # 栈 先进后出
# q.put(1)
# q.put(2)
# q.put(3)
# print(q.get())
# print(q.get())q = queue.PriorityQueue()  # 优先级队列
q.put((20,'a'))
q.put((10,'b'))
q.put((30,'c'))
q.put((-5,'d'))
q.put((1,'?'))
print(q.get())

9，线程池

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def func(n):time.sleep(2)print(n)return n*ndef call_back(m):print('结果是 %s'%m.result())tpool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)   #  默认 不要超过cpu个数*5
for i in  range(20):tpool.submit(func,i).add_done_callback(call_back)# tpool.map(func,range(20))  # 拿不到返回值
# t_lst = []
# for i in  range(20):
#     t = tpool.submit(func,i)
#     t_lst.append(t)
# tpool.shutdown()  # close+join    #
# print('主线程')
# for t in t_lst:print('***',t.result())# ftp
# 并发编程

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6，条件

7，定时器

8，队列

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