python 多线程并发锁-python线程锁
发布时间:2023-02-09 11:22 浏览次数:次 作者:佚名
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一、简介
关键资源是一次只能由一个线程访问的资源。 一个典型的例子是打印机,它一次只能被一个程序使用来执行打印功能,因为多个线程不能同时操作,而访问这部分资源的代码通常是针对临界区调用的。
2.锁定机制
threading的Lock类用该类的acquire函数加锁,用release函数解锁。
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
当线程调用锁的acquire()方法获取锁时,锁进入“已锁定”状态。 一次只有一个线程可以获取锁。 如果此时另一个线程试图获取锁,则该线程将变为“阻塞”状态python 多线程并发锁,称为“同步阻塞”(参见多线程基本概念)。
直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁,锁才进入“解锁”状态。 线程调度器选择其中一个处于同步阻塞状态的线程获取锁,并使该线程进入运行状态。
3.信号量
信号量还提供了acquire方法和release方法。 每当调用acquire方法时python 多线程并发锁,如果内部计数器大于0,就会减1。如果内部计数器等于0,线程就会被阻塞,直到有线程调用release方法。 内部计数器更新到大于 1 的位置。
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()
4.条件判断
所谓条件变量,即这种机制是一个线程只有在满足一定的条件后,才能访问相关的数据。
它使用Condition 类来完成。 由于它也可以像锁机制一样使用,所以它也有acquire方法和release方法,它还有wait、notify和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()
五、同步队列
put方法和task_done方法,queue中有未完成任务num个,依次put num+1个,task依次num-1个。 当所有任务完成时,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