Python实现线程池之线程安全队列
作者：旺旺小小超
这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现线程池之线程安全队列，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了Python实现线程池之线程安全队列的具体代码，供大家参考，具体内容如下
一、线程池组成
一个完整的线程池由下面几部分组成，线程安全队列、任务对象、线程处理对象、线程池对象。其中一个线程安全的队列是实现线程池和任务队列的基础，本节我们通过threading包中的互斥量threading.Lock()和条件变量threading.Condition()来实现一个简单的、读取安全的线程队列。
二、线程安全队列的实现
包括put、pop、get等方法，为保证线程安全，读写操作时要添加互斥锁；并且pop操作可以设置等待时间以阻塞当前获取元素的线程，当新元素写入队列时通过条件变量通知解除等待操作。
class ThreadSafeQueue(object): def __init__(self, max_size=0): self.queue = [] self.max_size = max_size # max_size为0表示无限大 self.lock = threading.Lock() # 互斥量 self.condition = threading.Condition() # 条件变量 def size(self): """ 获取当前队列的大小 :return: 队列长度 """ # 加锁 self.lock.acquire() size = len(self.queue) self.lock.release() return size def put(self, item): """ 将单个元素放入队列 :param item: :return: """ # 队列已满 max_size为0表示无限大 if self.max_size != 0 and self.size() >= self.max_size: return ThreadSafeException() # 加锁 self.lock.acquire() self.queue.append(item) self.lock.release() self.condition.acquire() # 通知等待读取的线程 self.condition.notify() self.condition.release() return item def batch_put(self, item_list): """ 批量添加元素 :param item_list: :return: """ if not isinstance(item_list, list): item_list = list(item_list) res = [self.put(item) for item in item_list] return res def pop(self, block=False, timeout=0): """ 从队列头部取出元素 :param block: 是否阻塞线程 :param timeout: 等待时间 :return: """ if self.size() == 0: if block: self.condition.acquire() self.condition.wait(timeout) self.condition.release() else: return None # 加锁 self.lock.acquire() item = None if len(self.queue): item = self.queue.pop() self.lock.release() return item def get(self, index): """ 获取指定位置的元素 :param index: :return: """ if self.size() == 0 or index >= self.size(): return None # 加锁 self.lock.acquire() item = self.queue[index] self.lock.release() return item class ThreadSafeException(Exception): pass
三、测试逻辑
3.1、测试阻塞逻辑
def thread_queue_test_1():
thread_queue = ThreadSafeQueue(10)
def producer():
while True:
thread_queue.put(random.randint(0, 10))
time.sleep(2)
def consumer():
while True:
print('current time before pop is %d' % time.time())
item = thread_queue.pop(block=True, timeout=3)
# item = thread_queue.get(2)
if item is not None:
print('get value from queue is %s' % item)
else:
print(item)
print('current time after pop is %d' % time.time())
t1 = threading.Thread(target=producer)
t2 = threading.Thread(target=consumer)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()测试结果：
我们可以看到生产者线程每隔2s向队列写入一个元素，消费者线程当无数据时默认阻塞3s。通过执行时间发现消费者线程确实发生了阻塞，当生产者写入数据时结束当前等待操作。
3.2、测试读写加锁逻辑
def thread_queue_test_2():
thread_queue = ThreadSafeQueue(10)
def producer():
while True:
thread_queue.put(random.randint(0, 10))
time.sleep(2)
def consumer(name):
while True:
item = thread_queue.pop(block=True, timeout=1)
# item = thread_queue.get(2)
if item is not None:
print('%s get value from queue is %s' % (name, item))
else:
print('%s get value from queue is None' % name)
t1 = threading.Thread(target=producer)
t2 = threading.Thread(target=consumer, args=('thread1',))
t3 = threading.Thread(target=consumer, args=('thread2',))
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()测试结果：
生产者还是每2s生成一个元素写入队列，消费者开启两个线程进行消费，默认阻塞时间为1s，打印结果显示通过加锁确保每次只有一个线程能获取数据，保证了线程读写的安全。
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脚本之家。