Python线程同步的实现代码
作者：Harvard_Fly
本文介绍Python中的线程同步对象，主要涉及 thread 和 threading 模块。
threading 模块提供的线程同步原语包括：Lock、RLock、Condition、Event、Semaphore等对象。
线程执行
join与setDaemon
子线程在主线程运行结束后，会继续执行完，如果给子线程设置为守护线程(setDaemon=True)，主线程运行结束子线程即结束；
如果join()线程，那么主线程会等待子线程执行完再执行。
import threading
import time
def get_thread_a():
print("get thread A started")
time.sleep(3)
print("get thread A end")
def get_thread_b():
print("get thread B started")
time.sleep(5)
print("get thread B end")
if __name__ == "__main__":
thread_a = threading.Thread(target=get_thread_a)
thread_b = threading.Thread(target=get_thread_b)
start_time = time.time()
thread_b.setDaemon(True)
thread_a.start()
thread_b.start()
thread_a.join()
end_time = time.time()
print("execution time: {}".format(end_time - start_time))
thread_a是join，首先子线程thread_a执行，thread_b是守护线程，当主线程执行完后，thread_b不会再执行执行结果如下：
get thread A started
get thread B started
get thread A end
execution time: 3.003199815750122
线程同步
当线程间共享全局变量，多个线程对该变量执行不同的操作时，该变量最终的结果可能是不确定的(每次线程执行后的结果不同)，如：对count变量执行加减操作 ，count的值是不确定的，要想count的值是一个确定的需对线程执行的代码段加锁。
python对线程加锁主要有Lock和Rlock模块
Lock：
from threading import Lock lock = Lock() lock.acquire() lock.release()
Lock有acquire()和release()方法，这两个方法必须是成对出现的，acquire()后面必须release()后才能再acquire()，否则会造成死锁
Rlock：
鉴于Lock可能会造成死锁的情况，RLock(可重入锁)对Lock进行了改进，RLock可以在同一个线程里面连续调用多次acquire()，但必须再执行相同次数的release()
from threading import RLock lock = RLock() lock.acquire() lock.acquire() lock.release() lock.release()
condition(条件变量)，线程在执行时，当满足了特定的条件后，才可以访问相关的数据
import threading
def get_thread_a(condition):
with condition:
condition.wait()
print("A : Hello B,that's ok")
condition.notify()
condition.wait()
print("A : I'm fine,and you?")
condition.notify()
condition.wait()
print("A : Nice to meet you")
condition.notify()
condition.wait()
print("A : That's all for today")
condition.notify()
def get_thread_b(condition):
with condition:
print("B : Hi A, Let's start the conversation")
condition.notify()
condition.wait()
print("B : How are you")
condition.notify()
condition.wait()
print("B : I'm fine too")
condition.notify()
condition.wait()
print("B : Nice to meet you,too")
condition.notify()
condition.wait()
print("B : Oh,goodbye")
if __name__ == "__main__":
condition = threading.Condition()
thread_a = threading.Thread(target=get_thread_a, args=(condition,))
thread_b = threading.Thread(target=get_thread_b, args=(condition,))
thread_a.start()
thread_b.start()
Condition内部有一把锁，默认是RLock，在调用wait()和notify()之前必须先调用acquire()获取这个锁，才能继续执行；当wait()和notify()执行完后，需调用release()释放这个锁，在执行with condition时，会先执行acquire()，with结束时，执行了release()；所以condition有两层锁，最底层锁在调用wait()时会释放，同时会加一把锁到等待队列，等待notify()唤醒释放锁
wait() ：允许等待某个条件变量的通知，notify()可唤醒
notify()： 唤醒等待队列wait()
执行结果：
B : Hi A, Let's start the conversation
A : Hello B,that's ok
B : How are you
A : I'm fine,and you?
B : I'm fine too
A : Nice to meet you
B : Nice to meet you,too
A : That's all for today
B : Oh,goodbye
Semaphore(信号量)
用于控制线程的并发数，如爬虫中请求次数过于频繁会被禁止ip，每次控制爬取网页的线程数量可在一定程度上防止ip被禁；文件读写中，控制写线程每次只有一个，读线程可多个。
import time
import threading
def get_thread_a(semaphore,i):
time.sleep(1)
print("get thread : {}".format(i))
semaphore.release()
def get_thread_b(semaphore):
for i in range(10):
semaphore.acquire()
thread_a = threading.Thread(target=get_thread_a, args=(semaphore,i))
thread_a.start()
if __name__ == "__main__":
semaphore = threading.Semaphore(2)
thread_b = threading.Thread(target=get_thread_b, args=(semaphore,))
thread_b.start()
上述示例了每隔1秒并发两个线程执行的情况，当调用一次semaphore.acquire()时，Semaphore的数量就减1，直至Semaphore数量为0时被锁上，当release()后Semaphore数量加1。Semaphore在本质上是调用的Condition，semaphore.acquire()在Semaphore的值为0的条件下会调用Condition.wait(), 否则将值减1，semaphore.release()会将Semaphore的值加1，并调用Condition.notify()
Semaphore源码
def acquire(self, blocking=True, timeout=None):
if not blocking and timeout is not None:
raise ValueError("can't specify timeout for non-blocking acquire")
rc = False
endtime = None
with self._cond:
while self._value == 0:
if not blocking:
break
if timeout is not None:
if endtime is None:
endtime = _time() + timeout
else:
timeout = endtime - _time()
if timeout <= 0:
break
self._cond.wait(timeout)
else:
self._value -= 1
rc = True
return rc
def release(self):
with self._cond:
self._value += 1
self._cond.notify()
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。