python類庫32[多線程同步Lock+RLock+Semaphore+Event]

多線程基礎：python類庫32[多線程同步]


 


一 多線程同步


由於CPython的python解釋器在單線程模式下執行，所以導致python的多線程在很多的時候並不能很好地發揮多核cpu的資源。大部分情況都推薦使用多進程。


python的多線程的同步與其他語言基本相同，主要包含：




Lock & RLock ：用來確保多線程多共享資源的訪問。


Semaphore ： 用來確保一定資源多線程訪問時的上限，例如資源池。  
Event : 是最簡單的線程間通信的方式，一個線程可以發送信號，其他的線程接收到信號後執行操作。  


 


二 實例


1）Lock & RLock


Lock對象的狀態可以爲locked和unlocked，
使用acquire()設置爲locked狀態；
使用release()設置爲unlocked狀態。


如果當前的狀態爲unlocked，則acquire()會將狀態改爲locked然後立即返回。當狀態爲locked的時候，acquire()將被阻塞直到另一個線程中調用release()來將狀態改爲unlocked，然後acquire()纔可以再次將狀態置爲locked。 
Lock.acquire(blocking=True, timeout=-1),blocking參數表示是否阻塞當前線程等待，timeout表示阻塞時的等待時間 。如果成功地獲得lock，則acquire()函數返回True，否則返回False，timeout超時時如果還沒有獲得lock仍然返回False。


 


實例：(確保只有一個線程可以訪問共享資源)


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()




 


 


結果：




RLock與Lock的區別是：RLock中除了狀態locked和unlocked外還記錄了當前lock的owner和遞歸層數，使得RLock可以被同一個線程多次acquire()。


 


2）Semaphore 
Semaphore管理一個內置的計數器，
每當調用acquire()時內置計數器-1；
調用release() 時內置計數器+1；


計數器不能小於0；當計數器爲0時，acquire()將阻塞線程直到其他線程調用release()。 


 


實例：(同時只有2個線程可以獲得semaphore,即可以限制最大連接數爲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()




 


 


結果：


 


 


3) Event 


Event內部包含了一個標誌位，初始的時候爲false。
可以使用使用set()來將其設置爲true；
或者使用clear()將其從新設置爲false；
可以使用is_set()來檢查標誌位的狀態；
另一個最重要的函數就是wait(timeout=None)，用來阻塞當前線程，直到event的內部標誌位被設置爲true或者timeout超時。如果內部標誌位爲true則wait()函數理解返回。


 


實例： (線程間相互通信)


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")




 


運行結果：


  


 


三 其他


1） 線程局部變量
線程局部變量的值是跟線程相關的，區別與全局的變量。使用非常簡單如下：
mydata = threading.local()
mydata.x = 1


 


2）對Lock，semaphore，condition等使用with關鍵字代替手動調用acquire()和release()。 


 


完！ 


 作者：iTech
 出處：http://itech.cnblogs.com/ 
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