python中的線程同步（linux 線程同步）

本文目錄一覽：

• 1、PYTHON多線程同步的幾種方法
• 2、python基礎（21）-線程通信
• 3、python 線程同步問題

PYTHON多線程同步的幾種方法

Python進階(二十六)-多線程實現同步的四種方式

臨界資源即那些一次只能被一個線程訪問的資源，典型例子就是打印機，它一次只能被一個程序用來執行打印功能，因為不能多個線程同時操作，而訪問這部分資源的代碼通常稱之為臨界區。

鎖機制

threading的Lock類，用該類的acquire函數進行加鎖，用realease函數進行解鎖

import threadingimport timeclass Num:

def __init__(self):

self.num = 0

self.lock = threading.Lock() def add(self):

self.lock.acquire()#加鎖，鎖住相應的資源

self.num += 1

num = self.num

self.lock.release()#解鎖，離開該資源

return num

n = Num()class jdThread(threading.Thread):

def __init__(self,item):

threading.Thread.__init__(self)

self.item = item def run(self):

time.sleep(2)

value = n.add()#將num加1，並輸出原來的數據和+1之後的數據

print(self.item,value)for item in range(5):

t = jdThread(item)

t.start()

t.join()#使線程一個一個執行12345678910111213141516171819202122232425262728

當一個線程調用鎖的acquire()方法獲得鎖時，鎖就進入「locked」狀態。每次只有一個線程可以獲得鎖。如果此時另一個線程試圖獲得這個鎖，該線程就會變為「blocked」狀態，稱為「同步阻塞」（參見多線程的基本概念）。

直到擁有鎖的線程調用鎖的release()方法釋放鎖之後，鎖進入「unlocked」狀態。線程調度程序從處於同步阻塞狀態的線程中選擇一個來獲得鎖，並使得該線程進入運行（running）狀態。

信號量

信號量也提供acquire方法和release方法，每當調用acquire方法的時候，如果內部計數器大於0，則將其減1，如果內部計數器等於0，則會阻塞該線程，知道有線程調用了release方法將內部計數器更新到大於1位置。

import threadingimport timeclass Num:

def __init__(self):

self.num = 0

self.sem = threading.Semaphore(value = 3) #允許最多三個線程同時訪問資源

def add(self):

self.sem.acquire()#內部計數器減1

self.num += 1

num = self.num

self.sem.release()#內部計數器加1

return num

n = Num()class jdThread(threading.Thread):

def __init__(self,item):

threading.Thread.__init__(self)

self.item = item def run(self):

time.sleep(2)

value = n.add()

print(self.item,value)for item in range(100):

python基礎（21）-線程通信

到這裡，我們要聊一下線程通信的內容；

首先，我們拋開語言不談，先看看比較基礎的東西，線程間通信的方式；其實也就是哪幾種（我這裡說的，是我的所謂的知道的。。。）事件，消息隊列，信號量，條件變量（鎖算不算？我只是認為是同步的一種）；所以我們也就是要把這些掌握了，因為各有各的好處嘛；

條件變量我放到了上面的線程同步裏面講了，我總感覺這算是同步的一種，沒有很多具體信息的溝通；同時吧，我認為條件變量比較重要，因為這種可以應用於線程池的操作上；所以比較重要；這裡，拋開條件變量不談，我們看看其他的東西；

1、消息隊列：

queue 模塊下提供了幾個阻塞隊列，這些隊列主要用於實現線程通信。在 queue 模塊下主要提供了三個類，分別代表三種隊列，它們的主要區別就在於進隊列、出隊列的不同。

關於這三個隊列類的簡單介紹如下：

queue.Queue(maxsize=0)：代表 FIFO（先進先出）的常規隊列，maxsize 可以限制隊列的大小。如果隊列的大小達到隊列的上限，就會加鎖，再次加入元素時就會被阻塞，直到隊列中的元素被消費。如果將 maxsize 設置為 0 或負數，則該隊列的大小就是無限制的。

queue.LifoQueue(maxsize=0)：代表 LIFO（後進先出）的隊列，與 Queue 的區別就是出隊列的順序不同。

PriorityQueue(maxsize=0)：代表優先級隊列，優先級最小的元素先出隊列。

這三個隊列類的屬性和方法基本相同， 它們都提供了如下屬性和方法：

Queue.qsize()：返回隊列的實際大小，也就是該隊列中包含幾個元素。

Queue.empty()：判斷隊列是否為空。

Queue.full()：判斷隊列是否已滿。

Queue.put(item, block=True, timeout=None)：向隊列中放入元素。如果隊列己滿，且 block 參數為 True（阻塞），當前線程被阻塞，timeout 指定阻塞時間，如果將 timeout 設置為 None，則代表一直阻塞，直到該隊列的元素被消費；如果隊列己滿，且 block 參數為 False（不阻塞），則直接引發 queue.FULL 異常。

Queue.put_nowait(item)：向隊列中放入元素，不阻塞。相當於在上一個方法中將 block 參數設置為 False。

Queue.get(item, block=True, timeout=None)：從隊列中取出元素（消費元素）。如果隊列已滿，且 block 參數為 True（阻塞），當前線程被阻塞，timeout 指定阻塞時間，如果將 timeout 設置為 None，則代表一直阻塞，直到有元素被放入隊列中； 如果隊列己空，且 block 參數為 False（不阻塞），則直接引發 queue.EMPTY 異常。

Queue.get_nowait(item)：從隊列中取出元素，不阻塞。相當於在上一個方法中將 block 參數設置為 False。

其實我們想想，這個隊列，是python進行封裝的，那麼我們可以用在線程間的通信；同時也是可以用做一個數據結構；先進先出就是隊列，後進先出就是棧；我們用這個棧寫個十進制轉二進制的例子：

沒毛病，可以正常的打印；其中需要注意的就是，maxsize在初始化的時候如果是0或者是個負數的話，那麼就會是不限制大小；

那麼其實我們想想，我們如果用做線程通信的話，我們兩個線程，可以把隊列設置為1的大小，如果是1對多，比如是創建者和消費者的關係，我們完全可以作為消息隊列，比如說創建者一直在創建一些東西，然後放入到消息隊列裏面，然後供消費着使用；就是一個很好的例子；所以，其實說是消息隊列，也就是隊列，沒差；

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下面來看一下事件

Event 是一種非常簡單的線程通信機制，一個線程發出一個 Event，另一個線程可通過該 Event 被觸發。

Event 本身管理一個內部旗標，程序可以通過 Event 的 set() 方法將該旗標設置為 True，也可以調用 clear() 方法將該旗標設置為 False。程序可以調用 wait() 方法來阻塞當前線程，直到 Event 的內部旗標被設置為 True。

Event 提供了如下方法：

is_set()：該方法返回 Event 的內部旗標是否為True。

set()：該方法將會把 Event 的內部旗標設置為 True，並喚醒所有處於等待狀態的線程。

clear()：該方法將 Event 的內部旗標設置為 False，通常接下來會調用 wait() 方法來阻塞當前線程。

wait(timeout=None)：該方法會阻塞當前線程。

這裡我想解釋一下；其實對於事件來說，事件可以看成和條件變量是一樣的，只是我們說說不一樣的地方；

1、對於事件來說，一旦觸發了事件，也就是說，一旦set為true了，那麼就會一直為true，需要clear調內部的標誌，才能繼續wait；但是conditon不是，他是一次性的喚醒其他線程；

2、conditon自己帶鎖；事件呢？不是的；沒有自己的鎖；比如說有一個存錢的線程，有一個是取錢的線程；那麼存錢的線程要存錢；需要怎麼辦呢？1、發現銀行沒有錢了（is_set判斷）；2、鎖住銀行；3、存錢；4、釋放銀行；5、喚醒事件；對於取錢的人；1、判斷是否有錢；2、被喚醒了，然後鎖住銀行；3、開始取錢；4、清理告訴存錢的人，我沒錢了（clear）；5、釋放鎖；6、等着錢存進去；

其實說白了，就是記住一點；這個旗標需要自己clear就對了

寫個例子，怕以後忘了怎麼用；

其實時間和信號量比較像；但是信號量不用自己清除標誌位；但是事件是需要的；

python 線程同步問題

class myThread (threading.Thread):

def __init__(self, threadID, name, counter):

threading.Thread.__init__(self)

self.threadID = threadID

self.name = name

self.counter = counter

def run(self):

print “Starting ” + self.name

# 獲得鎖，成功獲得鎖定後返回True

# 可選的timeout參數不填時將一直阻塞直到獲得鎖定

# 否則超時後將返回False

threadLock.acquire()

print_time(self.name, self.counter, 3)

# 釋放鎖

threadLock.release()

def print_time(threadName, delay, counter):

while counter:

time.sleep(delay)

print “%s: %s” % (threadName, time.ctime(time.time()))

counter -= 1

threadLock = threading.Lock()

threads = []

# 創建新線程

thread1 = myThread(1, “Thread-1”, 1)

thread2 = myThread(2, “Thread-2”, 2)

# 開啟新線程

thread1.start()

thread2.start()