一、多線程同步
由于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并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后執行操作。?
二、實例
1）Lock & RLock
Lock對象的狀態可以為locked和unlocked
使用acquire()設置為locked狀態；
使用release()設置為unlocked狀態。
如果當前的狀態為unlocked，則acquire()會將狀態改為locked然后立即返回。當狀態為locked的時候，acquire()將被阻塞直到另一個線程中調用release()來將狀態改為unlocked，然后acquire()才可以再次將狀態置為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；
計數器不能小于0；當計數器為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為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內部包含了一個標志位，初始的時候為false。
可以使用使用set()來將其設置為true；
或者使用clear()將其從新設置為false；
可以使用is_set()來檢查標志位的狀態；
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的內部標志位被設置為true或者timeout超時。如果內部標志位為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()。
更多文章、技術交流、商務合作、聯系博主
微信掃碼或搜索：z360901061
微信掃一掃加我為好友
QQ號聯系： 360901061
您的支持是博主寫作最大的動力，如果您喜歡我的文章，感覺我的文章對您有幫助，請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧，狠狠點擊下面給點支持吧，站長非常感激您！手機微信長按不能支付解決辦法：請將微信支付二維碼保存到相冊，切換到微信，然后點擊微信右上角掃一掃功能，選擇支付二維碼完成支付。
【本文對您有幫助就好】元
