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Python线程同步的实现代码

2018年11月03日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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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：，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，谢谢大家对移动技术网的支持。

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