python执行过程_Python threading模块condition原理及运行流程详解

Condition的处理流程如下：

首先acquire一个条件变量，然后判断一些条件。

如果条件不满足则wait；

如果条件满足，进行一些处理改变条件后，通过notify方法通知其他线程，其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。

不断的重复这一过程，从而解决复杂的同步问题。

Condition的基本原理如下：

可以认为Condition对象维护了一个锁（Lock/RLock)和一个waiting池。线程通过acquire获得Condition对象，当调用wait方法时，线程会释放Condition内部的锁并进入blocked状态，同时在waiting池中记录这个线程。当调用notify方法时，Condition对象会从waiting池中挑选一个线程，通知其调用acquire方法尝试取到锁。

Condition对象的构造函数可以接受一个Lock/RLock对象作为参数，如果没有指定，则Condition对象会在内部自行创建一个RLock。

除了notify方法外，Condition对象还提供了notifyAll方法，可以通知waiting池中的所有线程尝试acquire内部锁。由于上述机制，处于waiting状态的线程只能通过notify方法唤醒，所以notifyAll的作用在于防止有的线程永远处于沉默状态。

演示条件变量同步的经典问题是生产者与消费者问题：假设有一群生产者(Producer)和一群消费者（Consumer）通过一个市场来交互产品。生产者的”策略“是如果市场上剩余的产品少于1000个，那么就生产100个产品放到市场上；而消费者的”策略“是如果市场上剩余产品的数量多余100个，那么就消费3个产品。用Condition解决生产者与消费者问题的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Wed Nov 28 17:15:29 2018

@author: 18665

"""

import threading

import time

class Producer(threading.Thread):

# 生产者函数

def run(self):

global count

while True:

if con.acquire():

# 当count 小于等于1000 的时候进行生产

if count >1000:

con.wait()

else:

count= count+100

msg= self.name+' produce 100, count=' + str(count)

print(msg)

# 完成生成后唤醒waiting状态的线程，

# 从waiting池中挑选一个线程，通知其调用acquire方法尝试取到锁

con.notify()

con.release()

time.sleep(1)

class Consumer(threading.Thread):

# 消费者函数

def run(self):

global count

while True:

# 当count 大于等于100的时候进行消费

if con.acquire():

if count <100:

con.wait()

else:

count= count-5

msg= self.name+' consume 5, count='+str(count)

print(msg)

con.notify()

# 完成生成后唤醒waiting状态的线程，

# 从waiting池中挑选一个线程，通知其调用acquire方法尝试取到锁

con.release()

time.sleep(1)

count= 500

con= threading.Condition()

def test():

for iin range(2):

p= Producer()

p.start()

for iin range(5):

c= Consumer()

c.start()

if __name__== '__main__':

test()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://www.cnblogs.com/lincappu/p/12695554.html

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