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一、锁
1）同步锁
#同步锁的引用
from threading import Thread,Lock
import os,time
def work():
global n
lock.acquire()
temp=n
time.sleep(0.1)
n=temp-1
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock=Lock()
n=100
l=[]
for i in range(100):
p=Thread(target=work)
l.append(p)
p.start()
for p in l:
p.join()
print(n) #结果肯定为0，由原来的并发执行变成串行，牺牲了执行效率保证了数据安全#互斥锁与join的区别
#不加锁:并发执行,速度快,数据不安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
global n
print('%s is running' %current_thread().getName())
temp=n
time.sleep(0.5)
n=temp-1
if __name__ == '__main__':
n=100
lock=Lock()
threads=[]
start_time=time.time()
for i in range(100):
t=Thread(target=task)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
stop_time=time.time()
print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))
'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:0.5216062068939209 n:99
'''
#不加锁:未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度慢,数据安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
#未加锁的代码并发运行
time.sleep(3)
print('%s start to run' %current_thread().getName())
global n
#加锁的代码串行运行
lock.acquire()
temp=n
time.sleep(0.5)
n=temp-1
lock.release()
if __name__ == '__main__':
n=100
lock=Lock()
threads=[]
start_time=time.time()
for i in range(100):
t=Thread(target=task)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
stop_time=time.time()
print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))
'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:53.294203758239746 n:0
'''
#有的同学可能有疑问:既然加锁会让运行变成串行,那么我在start之后立即使用join,就不用加锁了啊,也是串行的效果啊
#没错:在start之后立刻使用jion,肯定会将100个任务的执行变成串行,毫无疑问,最终n的结果也肯定是0,是安全的,但问题是
#start后立即join:任务内的所有代码都是串行执行的,而加锁,只是加锁的部分即修改共享数据的部分是串行的
#单从保证数据安全方面,二者都可以实现,但很明显是加锁的效率更高.
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
time.sleep(3)
print('%s start to run' %current_thread().getName())
global n
temp=n
time.sleep(0.5)
n=temp-1
if __name__ == '__main__':
n=100
lock=Lock()
start_time=time.time()
for i in range(100):
t=Thread(target=task)
t.start()
t.join()
stop_time=time.time()
print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))
'''
Thread-1 start to run
Thread-2 start to run
......
Thread-100 start to run
主:350.6937336921692 n:0 #耗时是多么的恐怖
'''
2）死锁与递归锁
进程也有死锁与递归锁，在进程那里忘记说了，放到这里一切说了额
所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁
#死锁
from threading import Lock as Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
print(123)
mutexA.release()
mutexA.release()解决方法，递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：
#递归锁RLock
from threading import RLock as Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
print(123)
mutexA.release()
mutexA.release()典型问题：科学家吃面
#死锁问题
import time
from threading import Thread,Lock
noodle_lock = Lock()
fork_lock = Lock()
def eat1(name):
noodle_lock.acquire()
print('%s 抢到了面条'%name)
fork_lock.acquire()
print('%s 抢到了叉子'%name)
print('%s 吃面'%name)
fork_lock.release()
noodle_lock.release()
def eat2(name):
fork_lock.acquire()
print('%s 抢到了叉子' % name)
time.sleep(1)
noodle_lock.acquire()
print('%s 抢到了面条' % name)
print('%s 吃面' % name)
noodle_lock.release()
fork_lock.release()
for name in ['aaa','bbb','ccc']:
t1 = Thread(target=eat1,args=(name,))
t2 = Thread(target=eat2,args=(name,))
t1.start()
t2.start()
#递归锁解决死锁问题
import time
from threading import Thread,RLock
fork_lock = noodle_lock = RLock()
def eat1(name):
noodle_lock.acquire()
print('%s 抢到了面条'%name)
fork_lock.acquire()
print('%s 抢到了叉子'%name)
print('%s 吃面'%name)
fork_lock.release()
noodle_lock.release()
def eat2(name):
fork_lock.acquire()
print('%s 抢到了叉子' % name)
time.sleep(1)
noodle_lock.acquire()
print('%s 抢到了面条' % name)
print('%s 吃面' % name)
noodle_lock.release()
fork_lock.release()
for name in ['aaa','bbb','ccc']:
t1 = Thread(target=eat1,args=(name,))
t2 = Thread(target=eat2,args=(name,))
t1.start()
t2.start()
二、信号量
同进程的一样
Semaphore管理一个内置的计数器，
每当调用acquire()时内置计数器-1；
调用release() 时内置计数器+1；
计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。
实例：(同时只有5个线程可以获得semaphore,即可以限制最大连接数为5)：
#实例
from threading import Thread,Semaphore
import threading
import time
# def func():
# if sm.acquire():
# print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore')
# time.sleep(2)
# sm.release()
def func():
sm.acquire()
print('%s get sm' %threading.current_thread().getName())
time.sleep(3)
sm.release()
if __name__ == '__main__':
sm=Semaphore(5)
for i in range(23):
t=Thread(target=func)
t.start()池与信号量
与进程池是完全不同的概念，进程池Pool(4)，最大只能产生4个进程，而且从头到尾都只是这四个进程，不会产生新的，而信号量是产生一堆线程/进程
三、事件
同进程的一样
线程的一个关键特性是每个线程都是独立运行且状态不可预测。如果程序中的其 他线程需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步的操作,这时线程同步问题就会变得非常棘手。为了解决这些问题,我们需要使用threading库中的Event对象。 对象包含一个可由线程设置的信号标志,它允许线程等待某些事件的发生。在 初始情况下,Event对象中的信号标志被设置为假。如果有线程等待一个Event对象, 而这个Event对象的标志为假,那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真。一个线程如果将一个Event对象的信号标志设置为真,它将唤醒所有等待这个Event对象的线程。如果一个线程等待一个已经被设置为真的Event对象,那么它将忽略这个事件, 继续执行
event.isSet()：返回event的状态值； event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程； event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度； event.clear()：恢复event的状态值为False。
例如，有多个工作线程尝试链接MySQL，我们想要在链接前确保MySQL服务正常才让那些工作线程去连接MySQL服务器，如果连接不成功，都会去尝试重新连接。那么我们就可以采用threading.Event机制来协调各个工作线程的连接操作
#实例
import threading
import time,random
from threading import Thread,Event
def conn_mysql():
count=1
while not event.is_set():
if count > 3:
raise TimeoutError('链接超时')
print('<%s>第%s次尝试链接' % (threading.current_thread().getName(), count))
event.wait(0.5)
count+=1
print('<%s>链接成功' %threading.current_thread().getName())
def check_mysql():
print('\033[45m[%s]正在检查mysql\033[0m' % threading.current_thread().getName())
time.sleep(random.randint(2,4))
event.set()
if __name__ == '__main__':
event=Event()
conn1=Thread(target=conn_mysql)
conn2=Thread(target=conn_mysql)
check=Thread(target=check_mysql)
conn1.start()
conn2.start()
check.start()
四、条件
使得线程等待，只有满足某条件时，才释放n个线程
Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持。Condition被称为条件变量，除了提供与Lock类似的acquire和release方法外，还提供了wait和notify方法。线程首先acquire一个条件变量，然后判断一些条件。如果条件不满足则wait；如果条件满足，进行一些处理改变条件后，通过notify方法通知其他线程，其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。不断的重复这一过程，从而解决复杂的同步问题。
代码说明：
import threading
def run(n):
con.acquire()
con.wait()
print("run the thread: %s" % n)
con.release()
if __name__ == '__main__':
con = threading.Condition()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
t.start()
while True:
inp = input('>>>')
if inp == 'q':
break
con.acquire()
con.notify(int(inp))
con.release()
print('****')
五、定时器
定时器，指定n秒后执行某个操作
from threading import Timer
def hello():
print("hello, world")
t = Timer(1, hello)
t.start() # after 1 seconds, "hello, world" will be printed六、线程队列
queue队列 ：使用import queue，用法与进程Queue一样
queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads.
class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出
#先进先出
import queue
q=queue.Queue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(先进先出):
first
second
third
'''
class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out
#后进先出
import queue
q=queue.LifoQueue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(后进先出):
third
second
first
'''
class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列
#优先级队列
import queue
q=queue.PriorityQueue()
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((20,'a'))
q.put((10,'b'))
q.put((30,'c'))
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
(10, 'b')
(20, 'a')
(30, 'c')
'''