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Py西游攻关之多线程(threading模块)

2019-10-30 04:16

7.同步锁

那些事例很卓越,实话说,那么些例子我是一直照搬前辈的,并不是原创,可是真正也很有趣,请看:

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import threading,time

number = 100
def subnum():
    global number
    number -= 1

threads = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=subnum,args=[])
    t.start()
    threads.append(t)

for i in threads:
    i.join()

print(number)

 

这段代码的意趣是,用九十八个线程去减1,以此让变量number为100的变为0

 

结果:

 

图片 1

 

那正是说自身有一点的改下代码看看: 

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import threading,time

number = 100
def subnum():
    global number
    temp = number
    time.sleep(0.2)
    number = temp -1

threads = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=subnum,args=[])
    t.start()
    threads.append(t)

for i in threads:
    i.join()

print(number)

  

并从未非常大的改变对吗,只是加了三个临时变量,而且中途抛锚了0.2s而已。

而那一个结果就不等同了:

图片 2

 

这里本人先说下,time.sleep(0.2)是自家故意加的,就是要显示这些功用,假诺你的微管理器不加sleep就曾经冒出那些意况了那么你就不要加了,那咋回事呢?那正是线程共用数码的心腹危急性,因为线程都是抢着CPU资源在运维,只要发觉有空当就各自抢着跑,所以在此停顿的0.2s时间中,就能够有新的线程抢到机遇开头运营,那么玖十二个线程就有九15个线程在抢时机运转,抢到的年美利坚合众国的首都以在temp还不曾减1的值,也正是100,所以大多数的线程都抢到了100,然后减1,少一些线程没抢到,抢到已经减了一遍的99,那正是为什么会是99的案由。而这几个抢占的小时和结果并非历来的原因,究其根本还是因为Computer的安排难题了,配置越好的话,这种越不易于发生,因为二个线程抢到CPU财富后直接在运行,别的的线程在短间隔赛跑的光阴里得不到机会。

 

而为啥number -= 1,不依附别的变量的写法就没事吧?因为numebr -= 1实乃八个步骤,减1并再一次赋值给number,那个动作太快,所以根本没给其他的线程机遇。

 

图解: 

图片 3

 

那正是说那几个标题大家怎么化解吧,在后来的开采中相对会境遇这种景况对吗,那几个能够化解呢?依照上边的疏解,有人会想到用join,而近些日子已经提过了join会使多线程产生串行,失去了多线程的图谋。那么些到底怎么化解呢,用同步锁

同步锁:当运转起来加锁,幸免其余线程索取,当运维停止释放锁,让其余线程继续

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva
import threading,time

r = threading.Lock() #创建同步锁对象

number = 100
def subnum():
    global number
    r.acquire() #加锁
    temp = number
    time.sleep(0.2)
    number = temp - 1
    r.release() #释放


threads = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=subnum,args=[])
    t.start()
    threads.append(t)

for i in threads:
    i.join()

print(number)

  

运作结果:

图片 4

 

可是你发觉没,这一个运维太慢了,每一种线程都运转了三遍sleep,竟然又形成和串行运维差不离了对啊?只是依然和串行稍稍有一些差别,只是在有联袂锁这里是串行,在别的地点照旧多线程的效应

 

那正是说有对象要问了,既然都以锁,已经有了贰个GIL,那么还要同步锁来干嘛呢?一句话,GIL是器重于保障线程安全,同步锁是客商级的可控机制,开辟中卫戍这种不明确的秘闻隐患

 

线程的定义

线程是操作系统能够举办演算调治的一丝一毫单位。它被含有在进程中。是过程中的实际运维单位。一条线程指的是经过中四个十足顺序的调整流。二个经过中能够并发七个线程,每条线程并行实施不一致的任务
两个线程的推行会因而线程的调治去抢占CPU的财富

进度与线程的界别?

  1. Threads share the address space of the process that created it; processes have their own address space.
  2. Threads have direct access to the data segment of its process; processes have their own copy of the data segment of the parent process.
  3. Threads can directly communicate with other threads of its process; processes must use interprocess communication to communicate with sibling processes.
  4. New threads are easily created; new processes require duplication of the parent process.
  5. Threads can exercise considerable control over threads of the same process; processes can only exercise control over child processes.
  6. Changes to the main thread (cancellation, priority change, etc.) may affect the behavior of the other threads of the process; changes to the parent process does not affect child processes.

八线程式爬虫

生机勃勃对朋友学完线程还不通晓线程到底能接纳于怎样生活实在,好的,相当少说,来,大家爬下堆糖网()的校花照片。

 

import requests
import urllib.parse
import threading,time,os

#设置照片存放路径
os.mkdir('duitangpic')
base_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__),'duitangpic')

#设置最大信号量线程锁
thread_lock=threading.BoundedSemaphore(value=10)

#通过url获取数据
def get_page(url):
    header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36'}
    page=requests.get(url,headers=header)
    page=page.content #content是byte
    #转为字符串
    page=page.decode('utf-8')
    return page

#label  即是搜索关键词
def page_from_duitang(label):
    pages=[]
    url='https://www.duitang.com/napi/blog/list/by_search/?kw={}&start={}&limit=1000'
    label=urllib.parse.quote(label)#将中文转成url(ASCII)编码
    for index in range(0,3600,100):
        u=url.format(label,index)
        #print(u)
        page=get_page(u)
        pages.append(page)
    return pages

def findall_in_page(page,startpart,endpart):
    all_strings=[]
    end=0
    while page.find(startpart,end) !=-1:
        start=page.find(startpart,end) len(startpart)
        end=page.find(endpart,start)
        string=page[start:end]
        all_strings.append(string)

    return all_strings

def pic_urls_from_pages(pages):
    pic_urls=[]
    for page in pages:
        urls=findall_in_page(page,'path":"','"')
        #print('urls',urls)
        pic_urls.extend(urls)
    return pic_urls

def download_pics(url,n):
    header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36'}
    r=requests.get(url,headers=header)
    path=base_path '/' str(n) '.jpg'
    with open(path,'wb') as f:
        f.write(r.content)
    #下载完,解锁
    thread_lock.release()

def main(label):
    pages=page_from_duitang(label)
    pic_urls=pic_urls_from_pages(pages)
    n=0
    for url in pic_urls:
        n =1
        print('正在下载第{}张图片'.format(n))
        #上锁
        thread_lock.acquire()
        t=threading.Thread(target=download_pics,args=(url,n))
        t.start()
main('校花')

  

运维结果:

图片 5

 

在与本py文件黄金时代律的目录下,有个duitangpic的公文夹,展开看看:

图片 6

 

 全部都以红颜,何况不出意外又好几千张呢,小编那唯有意气风发千多张是因为本身手动截至了py程序运行,毕竟小编那是亲自去做,无需真正等程序运维完。笔者大约推断,不出意外应该能爬到3000张左右的照片

 

如何,好朋友,得劲不?刺不激情?感受到八十多线程的用途了不?并且那可能python下的伪八线程(IO密集型,但并不到底真正含义上的多线程),你用任何的言语来爬更饱满。

 

分析

地点的次第中,大家想要的是展开九拾陆个线程,每一种线程将分享数据减去1,可是大家发现输出的结果是99,这种气象是因为七十四线程在cpu中实施时是抢占式的,程序在始发实行时,开启了九十几个线程去试行,当程序试行到time.sleep(0.1)时,由于产生了线程的梗塞,所以cpu进行了切换,那时候,程序的共享变量num是100,中间变量tmp也是100 在线程阻塞过后,将共享变量num的值减1,值变为99 这时此外的线程获得cpu的试行机会,而当前线程中的共享变量num的值照旧100所以实行减1操作后,又将中间值赋值给分享变量num所以num的值一贯为99

  • 线程的推涨势况
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/6052465-461749d8c9eb7ea5.png)

多线程抢占.png

大器晚成 线程的2种调用格局

平昔调用

实例1:

图片 7

图片 8

import threading
import time

def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数

    print("running on number:%s" %num)

    time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':

    t1 = threading.Thread(target=sayhi,args=(1,)) #生成一个线程实例
    t2 = threading.Thread(target=sayhi,args=(2,)) #生成另一个线程实例

    t1.start() #启动线程
    t2.start() #启动另一个线程

    print(t1.getName()) #获取线程名
    print(t2.getName())

图片 9

承接式调用:

图片 10

图片 11

import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num

    def run(self):#定义每个线程要运行的函数

        print("running on number:%s" %self.num)

        time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':

    t1 = MyThread(1)
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()

图片 12

线程(下)

信号量

功率信号量用来支配线程并发数的,BoundedSemaphore或Semaphore管理三个停放的计数器,每当调用acquire()时-1,调用release()时 1
计数器无法小于0当计数器为0时,acquire()将封堵线程至一只锁定状态,直到别的线程调用release()。
BoundedSemaphore与Semaphore的天下无敌分歧在于后者就要调用release()时检查计数器的值是不是超越了计数器的发轫值。借使高出了将抛出一个不胜

三 同步锁(Lock)

图片 13

import time
import threading

def addNum():
    global num #在每个线程中都获取这个全局变量
    # num-=1

    temp=num
    print('--get num:',num )
    #time.sleep(0.1)
    num =temp-1 #对此公共变量进行-1操作


num = 100  #设定一个共享变量
thread_list = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=addNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)

for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
    t.join()

print('final num:', num )

图片 14

 

 

图片 15

 

注意:

1:  why num-=1没难点吗?那是因为动作太快(完结这么些动作在切换的小运内)

2: if sleep(1),现象会更分明,九十多个线程每二个早晚都并未有进行完就举行了切换,我们说过sleep就等效于IO阻塞,1s以内不会再切换回来,所以最终的结果一定是99.

 

四个线程都在同期操作同一个分享能源,所以导致了财富破坏,怎么做吧?

有同学会想用join呗,但join会把全体线程给停住,产生了串行,失去了四十多线程的意思,而小编辈只要求把总计(涉及到操作公共数据)的时候串行实施。

大家得以经过联合锁来消除这种主题素材

图片 16

import time
import threading

def addNum():
    global num #在每个线程中都获取这个全局变量
    # num-=1
    lock.acquire()
    temp=num
    print('--get num:',num )
    #time.sleep(0.1)
    num =temp-1 #对此公共变量进行-1操作
    lock.release()

num = 100  #设定一个共享变量
thread_list = []
lock=threading.Lock()

for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=addNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)

for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
    t.join()

print('final num:', num )

图片 17

标题一蹴即至,但

请问:同步锁与GIL的涉嫌?

Python的线程在GIL的决定之下,线程之间,对总体python解释器,对python提供的C API的会见都以排挤的,这能够视作是Python内核级的排斥机制。然而这种互斥是大家不可能决定的,大家还索要别的风度翩翩种可控的排外机制———客商级互斥。内核级通过互斥珍爱了基础的分享能源,相近,顾客级互斥爱护了客户程序中的分享能源。

GIL 的功效是:对于三个解释器,只可以有四个thread在实行bytecode。所以每时每刻唯有一条bytecode在被试行叁个thread。GIL保障了bytecode 那层面上是thread safe的。
不过倘使您有个操作举个例子 x = 1,这几个操作必要多少个bytecodes操作,在实施那几个操作的多条bytecodes时期的时候或然中途就换thread了,这样就现身了data races的情状了。

 

那作者的联手锁也是确认保障同不经常刻唯有三个线程被实践,是还是不是从未GIL也足以?是的;那要GIL有何样鸟用?你没治;

 

规范变量同步

有风姿罗曼蒂克类线程需求满意条件之后才具够继续实行,Python提供了threading.Condition 对象用于规范变量线程的辅助,它除了能提供MuranoLock()或Lock()的方法外,还提供了 wait()、notify()、notifyAll()方法。
条件变量也是线程中的风度翩翩把锁,不过规格变量能够兑现线程间的通讯,相通于Java中的唤醒和等待

五 条件变量同步(Condition)

      有黄金年代类线程要求满足条件之后才可以继续试行,Python提供了threading.Condition 对象用于规范变量线程的支撑,它除了能提供TucsonLock()或Lock()的措施外,还提供了 wait()、notify()、notifyAll()方法。

      lock_con=threading.Condition([Lock/Rlock]): 锁是可选选项,不传人锁,对象活动创立一个CRUISERLock()。

wait():条件不满足时调用,线程会释放锁并进入等待阻塞;
notify():条件创造后调用,通知等待池激活一个线程;
notifyAll():条件创造后调用,通知等待池激活所有线程。

实例

图片 18

图片 19

import threading,time
from random import randint
class Producer(threading.Thread):
    def run(self):
        global L
        while True:
            val=randint(0,100)
            print('生产者',self.name,":Append" str(val),L)
            if lock_con.acquire():
                L.append(val)
                lock_con.notify()
                lock_con.release()
            time.sleep(3)
class Consumer(threading.Thread):
    def run(self):
        global L
        while True:
                lock_con.acquire()
                if len(L)==0:
                    lock_con.wait()
                print('消费者',self.name,":Delete" str(L[0]),L)
                del L[0]
                lock_con.release()
                time.sleep(0.25)

if __name__=="__main__":

    L=[]
    lock_con=threading.Condition()
    threads=[]
    for i in range(5):
        threads.append(Producer())
    threads.append(Consumer())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

图片 20

*12.队列(queue)

实质上,队列是一个数据结构。

 

1)创设一个“队列”对象
import Queue
q = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queue类便是二个队列的一路实现。队列长度可为Infiniti也许简单。可经过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。若是maxsize小于1就意味着队列长度Infiniti。

2)将一个值归入队列中
q.put(obj)
调用队列对象的put()方法在队尾插入三个门类。put()有五个参数,第一个item为必要的,为插入项目的值;首个block为可选参数,默以为
1。如若队列当前为空且block为1,put()方法就使调用线程暂停,直到空出多个数量单元。假如block为0,put方法将吸引Full卓殊。

3)将三个值从队列中收取
q.get()
调用队列对象的get()方法从队头删除并重临贰个品种。可选参数为block,默以为True。若是队列为空且block为True,get()就使调用线程暂停,直至有项目可用。假如队列为空且block为False,队列将引发Empty至极。

 

例:

图片 21

 

 

4)Python Queue模块有二种队列及构造函数:

  • Python Queue模块的FIFO队列先进先出    class queue.Queue(maxsize)
  • LIFO雷同于堆,即先进后出        class queue.LifoQueue(maxsize)
  • 还会有意气风发种是优先级队列等第越低越先出来  class queue.PriorityQueue(maxsize)

 

当maxsize值比put的多寡少时就能够阻塞住,当数码被get后留有空间工夫跟着put进去,看似于线程的复信号量

图片 22

 

 

5)queue中的常用方法(q = Queue.Queue()):
q.qsize():重临队列的高低
q.empty():假若队列为空,重回True,反之False
q.full():借使队列满了,再次来到True,反之False,q.full与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间
q.get_nowait():相当q.get(False)
q.put_nowait(item):相当q.put(item, False)
q.task_done():在完结意气风发项专门的学问之后,q.task_done() 函数向职分已经到位的行列发送一个功率信号
q.join():实际上意味着等到队列为空,再推行别的操作

 

6)队列有怎么着利润,与列表不一致

队列本人就有生机勃勃把锁,内部已经维持生机勃勃把锁,借令你用列表的话,当蒙受是在多线程下,那么列表数据就势必会有冲突,而队列不会,因为此,队列有个绰号——六十多线程利器

例:

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import threading,time
import queue
from random import randint

class productor(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            r = randint(0,100)
            q.put(r)
            print('生产出来 %s 号产品'%r)
            time.sleep(1)

class consumer(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            result =q.get()
            print('用掉 %s 号产品'%result)
            time.sleep(1)

q = queue.Queue(10)
threads = []
for i in range(3):
    threads.append(productor())

threads.append(consumer())

for i in threads:
    i.start()

  

运营结果:

图片 23

 

那边素有毫无加锁就瓜熟蒂落了前方的劳动者花费者模型,因为queue里面自带了朝气蓬勃把锁。

 

好的,关于线程的知识点,批注完。

 

创建一个类别

Queue.Queue类就是八个行列的联合签名实现。队列长度可为Infiniti或然轻巧。可因而Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。要是maxsize小于1就象征队列长度Infiniti。

2、自定义上下文管理器  

with语句的效劳肖似于try-finally,提供风姿浪漫种上下文机制。要采纳with语句的类,其内部必需提供五个放置函数__enter__和__exit__。前者在主导代码施行前试行,前者在主体代码执行后施行。as前边的变量,是在__enter__函数中回到的。

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class echo():
    def output(self):
        print "hello world"
    def __enter__(self):
        print "enter"
        return self  #可以返回任何希望返回的东西
    def __exit__(self,exception_type,value,trackback):
        print "exit"
        if exception_type==ValueError:
            return True
        else:
            return Flase
  
>>>with echo as e:
    e.output()
     
输出:
enter
hello world
exit

完备的__exit__函数如下:

1
def __exit__(self,exc_type,exc_value,exc_tb)

其中,exc_type:十分类型;exc_value:异常值;exc_tb:万分追踪消息

当__exit__回到True时,非常不传播

 8.死锁现象/可接纳锁

前边既然已经用了一同锁,那么相信在其后的开支中,相对会用到使用三个同步锁的时候,所以这里模拟一下应用三个协作锁,看看会有怎么样境况时有发生

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva
import threading,time

a = threading.Lock() #创建同步锁对象a
b = threading.Lock() #创建同步锁对象b

def demo1():
    a.acquire() #加锁
    print('threading model test A....')
    b.acquire()
    time.sleep(0.2)
    print('threading model test B....')
    b.release()
    a.release() #释放

def demo2():
    b.acquire() #加锁
    print('threading model test B....')
    a.acquire()
    time.sleep(0.2)
    print('threading model test A....')
    a.release()
    b.release() #释放

threads = []
for i in range(5):
    t1 = threading.Thread(target=demo1,args=[])
    t2 = threading.Thread(target=demo2,args=[])
    t1.start()
    t2.start()
    threads.append(t1)
    threads.append(t2)

for i in threads:
    i.join()

 

  

运作结果:

图片 24

 

此地就径直阻塞住了,因为demo1函数用的锁是外围a锁,内层b锁,demo2函数刚好相反,外层b锁,内层a锁,所以当八线程运维时,多少个函数同不平时间在互抢锁,哪个人也不让何人,那就招致了绿灯,那个阻塞现象又叫死锁现象。

 

那么为了幸免爆发这种事,我们得以动用threading模块下的TucsonLOCK来创建重用锁依此来制止这种气象

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva
import threading,time

r = threading.RLock() #创建重用锁对象

def demo1():
    r.acquire() #加锁
    print('threading model test A....')
    r.acquire()
    time.sleep(0.2)
    print('threading model test B....')
    r.release()
    r.release() #释放

def demo2():
    r.acquire() #加锁
    print('threading model test B....')
    r.acquire()
    time.sleep(0.2)
    print('threading model test A....')
    r.release()
    r.release() #释放

threads = []
for i in range(5):
    t1 = threading.Thread(target=demo1,args=[])
    t2 = threading.Thread(target=demo2,args=[])
    t1.start()
    t2.start()
    threads.append(t1)
    threads.append(t2)

for i in threads:
    i.join()

  

运作结果:

图片 25

 

以此LX570lock其实正是Lock 总括器,总计器里的起头值为0,每嵌套意气风发层锁,总计器值加1,每释放风流倜傥层锁,总括器值减1,和协作锁同样,独有当班值日为0时才算仙逝,让别的线程接着抢着运转。而这几个QX56lock也会有贰个合法一点的名字,递归锁

 

 那么揣度有心上人会问了,为何会有死锁现象吧?只怕您应有问,是怎样生产情况导致有死锁现象的,依旧那句,为了维护数量同步性,幸免二十多线程操作同风流倜傥数据时发生冲突。那几个说辞很笼统对啊,笔者说细点。比方后边的购物车系统,即便大家在操作数据时又再一次取了贰次数据来保障数据的真实性,假如五个客商同一时候登陆购物车系统在操作的话,只怕不一致的操作但会波及到同多少个数指标时候,就能促成数据也许不一样步了,那么就足以在里头代码里加一回联合锁,然后再在骨子里操作处再加一次联袂锁,那样就应运而生多层同步锁,那么也就能鬼使神差死锁现象了,而这时候以此死锁现象是我们开采中恰恰需求的。

本人想,说了那个事例你应当能够领略为何lock里还要有lock,超轻便导致死锁现象大家依然要用它了,一言以蔽之借使须求死锁现象就用一块锁,无需就换到递归锁。

 

经过的定义

程序试行的实例称为进程
每一种进度提供试行顺序所需的财富。进度具备设想地址空间,可施行代码,系统对象的张开句柄,安全上下文,唯风姿罗曼蒂克进度标志符,境况变量,优先级等级次序,最小和最大职业集。种种进程都选用单线程运维,常常可以称作主线程,但足以从其任何线程成立别的线程

经过和线程的比较
进程和线程之间的比较是未有意义的,因为经过是贰个顺序的进行实例,而经过是由线程进行施行的,但线程和进程究竟依然两种机制

  • 进度能够创立子进度,而各类子进程又足以开五个线程
  • 线程之间能够分享数据,而线程之间无法分享数据,线程之间能够开展通讯,而经过之间开展通讯就能够比较费心
  • 开垦进度要比开荒线程的费用大过多

九 Python中的上下文物管理理器(contextlib模块)

上下文物处理理器的天职是:代码块推行前希图,代码块实践后处置

10.尺度变量同步锁

相当的少说,它也是贰个线程锁,本质上是在PAJEROlock基础之上再增添下边包车型大巴多个章程 

condition = threading.Condition([Lock/RLock]),私下认可里面包车型客车参数是索罗德lock

 

wait():条件不满意时调用,释放线程并步入等待绿灯

notify():条件创立后调用,公告等待池激活三个线程

notifyall():条件成立后调用,公告等待池激活全体线程

 

直接上例子

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva
import threading,time
from random import randint

class producer(threading.Thread):
    '''
    生产者
    '''
    def run(self):
        global Li
        while True:
            value = randint(0,100) #创建一百以内随机数
            print('生产者',self.name,'Append:' str(value),Li)
            if con.acquire(): #加锁
                Li.append(value) #把产品加入产品列表里
                con.notify()  #通知等待池里的消费者线程激活并运行
                con.release() #释放
            time.sleep(3)     #每3秒做一次产品

class consumer(threading.Thread):
    '''
    消费者
    '''
    def run(self):
        global Li
        while True:
            con.acquire() #获取条件变量锁,必须和生产者同一个锁对象,生产者通知后在此处开始运行
            if len(Li) == 0: #如果产品列表内没数据,表示消费者先抢到线程运行权
                con.wait()   #阻塞状态,等待生产者线程通知
            print('消费者',self.name,'Delete:' str(Li [0]),Li)
            Li.remove(Li[0]) #删除被消费者用掉的产品
            con.release()    #释放
            time.sleep(0.5)  #每0.5秒用掉一个产品

con = threading.Condition() #创建条件变量锁对象
threads = [] #线程列表
Li = [] #产品列表

for i in range(5):
    threads.append(producer())

threads.append(consumer())

for i in threads:
    i.start()

for i in threads:
    i.join()

  

运转结果:

图片 26

 

图表只截取了有的,因为它一直在有线循环着的。那个生产者和花费者的模型很优良,必得精晓,每一个步骤分别什么看头作者都注释了,不再赘言了。

 

Python中开创线程

Python中开创线程有八种情势

queue列队类的艺术

图片 27

创设三个“队列”对象
import Queue
q = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queue类就是多少个行列的协同达成。队列长度可为Infiniti大概个别。可经过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。假设maxsize小于1就意味着队列长度无限。

将八个值归入队列中
q.put(10)
调用队列对象的put()方法在队尾插入贰个门类。put()有三个参数,第三个item为需求的,为插入项指标值;第3个block为可选参数,默以为
1。假设队列当前为空且block为1,put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数码单元。即使block为0,put方法将抓住Full至极。

将三个值从队列中抽取
q.get()
调用队列对象的get()方法从队头删除并赶回贰个等级次序。可选参数为block,默许为True。倘诺队列为空且block为True,get()就使调用线程暂停,直至有档期的顺序可用。借使队列为空且block为False,队列将引发Empty非常。

Python Queue模块有三种队列及构造函数:
1、Python Queue模块的FIFO队列先进先出。  class queue.Queue(maxsize)
2、LIFO相同于堆,即先进后出。             class queue.LifoQueue(maxsize)
3、还也有大器晚成种是事先级队列等第越低越先出来。   class queue.PriorityQueue(maxsize)

此包中的常用方法(q = Queue.Queue()):
q.qsize() 重临队列的轻重
q.empty() 就算队列为空,再次回到True,反之False
q.full() 纵然队列满了,重返True,反之False
q.full 与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间
q.get_nowait() 相当q.get(False)
非阻塞 q.put(item) 写入队列,timeout等待时间
q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
q.task_done() 在做到生龙活虎项职业之后,q.task_done() 函数向职分已经完结的行列发送叁个随机信号
q.join() 实际上意味着等到队列为空,再进行其余操作

图片 28

11.event事件

 类似于condition,但它并非三个线程锁,而且未有锁的功用

event = threading.Event(),条件蒙受指标,初步值为False

 

event.isSet():重回event的图景值

event.wait():如果event.isSet()的值为False将阻塞

event.set():设置event的事态值为True,全部阻塞池的线程激活并踏向就绪状态,等待操作系统调治

event.clear():苏醒event的气象值False

 

非常少说,看贰个例子:

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import threading,time

class boss(threading.Thread):
    def run(self):
        print('boss:今晚加班!')
        event.isSet() or event.set() #设置为True
        time.sleep(5)   #切换到员工线程
        print('boss:可以下班了')
        event.isSet() or event.set() #又设置为True


class worker(threading.Thread):
    def run(self):
        event.wait() #等待老板发话,只有值为True再往下走
        print('worker:唉~~~,又加班')
        time.sleep(1) #开始加班
        event.clear() #设置标志为false
        event.wait()  #等老板发话
        print('worker:oh yeah,终于可以回家了')


event = threading.Event()
threads = []
for i in range(5):
    threads.append(worker())
threads.append(boss())

for i in threads:
    i.start()

for i in threads:
    i.join()

  

 

运维结果:

图片 29

 

事实上这些和condition的通讯原理是风度翩翩律的,只是condition用的是notify,event用的set和isset

Python 同步锁

操作锁的点子在threading 模块中 Lock()

  • threading.Lock() 会得到风流罗曼蒂克把锁
  • Python 中使用acquire() 获得锁
r = threading.Lock()
# 加锁
r.acquire()
  • Python中使用release()释放锁
r.release()

加锁后代码

'''
线程安全问题
'''
# 定义一个共享变量
import threading
import time
num = 100
r = threading.Lock()
def sub():
    # 操作类变量
    global num
    r.acquire()
    tmp = num
    time.sleep(0.1)
    num = tmp - 1
    r.release()
if __name__ == '__main__':
    thread_list = []
    for i in range(100):
        t1 = threading.Thread(target=sub)
        t1.start()
        thread_list.append(t1)
    for i in range(100):
        t2 = thread_list[i]
        t2.join()
print('final num'   str(num))

实例

实例1:

图片 30

图片 31

import threading,queue
from time import sleep
from random import randint
class Production(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            r=randint(0,100)
            q.put(r)
            print("生产出来%s号包子"%r)
            sleep(1)
class Proces(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            re=q.get()
            print("吃掉%s号包子"%re)
if __name__=="__main__":
    q=queue.Queue(10)
    threads=[Production(),Production(),Production(),Proces()]
    for t in threads:
        t.start()

图片 32

实例2:

图片 33

图片 34

import time,random
import queue,threading
q = queue.Queue()
def Producer(name):
  count = 0
  while count <20:
    time.sleep(random.randrange(3))
    q.put(count)
    print('Producer %s has produced %s baozi..' %(name, count))
    count  =1
def Consumer(name):
  count = 0
  while count <20:
    time.sleep(random.randrange(4))
    if not q.empty():
        data = q.get()
        print(data)
        print('\033[32;1mConsumer %s has eat %s baozi...\033[0m' %(name, data))
    else:
        print("-----no baozi anymore----")
    count  =1
p1 = threading.Thread(target=Producer, args=('A',))
c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=('B',))
p1.start()
c1.start()

图片 35

实例3:

图片 36

图片 37

#实现一个线程不断生成一个随机数到一个队列中(考虑使用Queue这个模块)
# 实现一个线程从上面的队列里面不断的取出奇数
# 实现另外一个线程从上面的队列里面不断取出偶数

import random,threading,time
from queue import Queue
#Producer thread
class Producer(threading.Thread):
  def __init__(self, t_name, queue):
    threading.Thread.__init__(self,name=t_name)
    self.data=queue
  def run(self):
    for i in range(10):  #随机产生10个数字 ,可以修改为任意大小
      randomnum=random.randint(1,99)
      print ("%s: %s is producing %d to the queue!" % (time.ctime(), self.getName(), randomnum))
      self.data.put(randomnum) #将数据依次存入队列
      time.sleep(1)
    print ("%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName()))

#Consumer thread
class Consumer_even(threading.Thread):
  def __init__(self,t_name,queue):
    threading.Thread.__init__(self,name=t_name)
    self.data=queue
  def run(self):
    while 1:
      try:
        val_even = self.data.get(1,5) #get(self, block=True, timeout=None) ,1就是阻塞等待,5是超时5秒
        if val_even%2==0:
          print ("%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (time.ctime(),self.getName(),val_even))
          time.sleep(2)
        else:
          self.data.put(val_even)
          time.sleep(2)
      except:   #等待输入,超过5秒 就报异常
        print ("%s: %s finished!" %(time.ctime(),self.getName()))
        break
class Consumer_odd(threading.Thread):
  def __init__(self,t_name,queue):
    threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
    self.data=queue
  def run(self):
    while 1:
      try:
        val_odd = self.data.get(1,5)
        if val_odd%2!=0:
          print ("%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!" % (time.ctime(), self.getName(), val_odd))
          time.sleep(2)
        else:
          self.data.put(val_odd)
          time.sleep(2)
      except:
        print ("%s: %s finished!" % (time.ctime(), self.getName()))
        break
#Main thread
def main():
  queue = Queue()
  producer = Producer('Pro.', queue)
  consumer_even = Consumer_even('Con_even.', queue)
  consumer_odd = Consumer_odd('Con_odd.',queue)
  producer.start()
  consumer_even.start()
  consumer_odd.start()
  producer.join()
  consumer_even.join()
  consumer_odd.join()
  print ('All threads terminate!')

if __name__ == '__main__':
  main()

图片 38

注意:列表是线程不安全的

图片 39

图片 40

import threading,time

li=[1,2,3,4,5]

def pri():
    while li:
        a=li[-1]
        print(a)
        time.sleep(1)
        try:
            li.remove(a)
        except:
            print('----',a)

t1=threading.Thread(target=pri,args=())
t1.start()
t2=threading.Thread(target=pri,args=())
t2.start()

图片 41

 9.确定性信号量/绑定式随机信号量

能量信号量也是二个线程锁

1)Semaphore

时域信号量认为更有保有八线程的含义。先不急着说,看看例子就懂:

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva
import threading,time

s = threading.Semaphore(3) #创建值为3的信号量对象

def demo():
    s.acquire() #加锁
    print('threading model test A....')
    time.sleep(2)
    s.release() #释放

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=demo,args=[])
    t.start()
    threads.append(t)

for i in threads:
    i.join()

  

运行结果:

图片 42

 

假设你亲自测量试验这段代码,你会发觉,那个结果是3个风流倜傥组出的,出了3次3个生机勃勃组的,最终出了二个大器晚成组,3个后生可畏组都以相互的,中间停顿2秒。

此处能够给很形象的例子,倘使有个别位置的停车位只好同期停3辆车,当停车位有空时其余的车才得以停进来。这里的3个停车位就也正是功率信号量。

 

2)BoundedSemaphore

既然有非时限信号量为大家成功那个意气风发组风流罗曼蒂克组的操作结果,但敢不敢有限支撑这一个线程就不会猛然的越出那一个设定好的车位呢?比方设定好的3个连续信号量生龙活虎组,我们都知道线程是争强着运维,万生机勃勃就有除了设定的3个线程外的生龙活虎多少个线程抢到了运维权,谁也不让什么人,正是要同盟运营吧?好比,这里唯有3个车位,已经停满了,但有人便是要去挤意气风发挤,现身第4辆大概第5辆车的气象,这几个和现实生活中的例子大约太合适了对吗?

那么大家如何是好?当然这么些主题材料早本来就有人想好了,所以有了确定性信号量的升高版——绑定式实信号量(BoundedSemaphore)。既然是晋级版,那么同复信号量同样该有的都有的,用法也风姿罗曼蒂克致,正是有个成效,在设定好的多少个线程风姿浪漫组运转时,假诺有其余线程也抢到运营权,那么就能够报错

比如thread_lock = threading.BoundedSemaphore(5),那么三十二线程同一时候运营的线程数就务须在5以内(富含5),不然就报错。换句话,它有着了实时监察和控制的意义,好比停车位上的爱护,假若开掘车位满了,就不许放行车辆,直到有空位了再允许车辆步向停车。

因为那个相当的粗略,就多了个监督检查功能,其余和semaphore相仿的用法,作者就不演示了,自个儿雕刻吧

 

API

  • q.qsize() 再次回到队列的深浅
  • q.empty() 就算队列为空,再次来到True,反之False
  • q.full() 假如队列满了,重回True,反之False
  • q.full 与 maxsize 大小对应
  • q.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间
  • q.get_nowait() 相当q.get(False)
    非阻塞 q.put(item) 写入队列,timeout等待时间
  • q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
  • q.task_done() 在成功风流倜傥项专门的学问之后,q.task_done() 函数向任务已经形成的类别发送三个实信号
  • q.join() 实际上意味着等到队列为空,再实行别的操作

3、contextlib模块  

contextlib模块的机能是提供更易用的上下文物管理理器,它是通过Generator达成的。contextlib中的contextmanager作为装饰器来提供风流倜傥种针对函数品级的上下文物管理理机制,常用框架如下:

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from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def make_context():
    print 'enter'
    try:
        yield "ok"
    except RuntimeError,err:
        print 'error',err
    finally:
        print 'exit'
         
>>>with make_context() as value:
    print value
     
输出为:
    enter
    ok
    exit

里头,yield写入try-finally中是为了保障足够安全(能管理特别)as后的变量的值是由yield重返。yield前面包车型客车语句可看作代码块推行前操作,yield之后的操作能够充任在__exit__函数中的操作。

以线程锁为例:

图片 43

@contextlib.contextmanager
def loudLock():
    print 'Locking'
    lock.acquire()
    yield
    print 'Releasing'
    lock.release()

with loudLock():
    print 'Lock is locked: %s' % lock.locked()
    print 'Doing something that needs locking'

#Output:
#Locking
#Lock is locked: True
#Doing something that needs locking
#Releasing

图片 44

缓和死锁的章程

  • threading.EnclaveLock() 可重入锁
    为了支持在同一线程中频仍倡议同一财富,python提供了“可重入锁”:threading.奥迪Q5Lock。揽胜极光Lock内部维护着一个Lock和三个counter变量,counter记录了acquire的次数,进而使得财富能够被数次acquire。直到五个线程全部的acquire都被release,别的的线程才具博取财富。可重入锁的内部维持了一个计数器和锁对象。

什么样是线程(thread)?

线程是操作系统能够举行演算调解的一丁点儿单位。它被含有在过程之中,是进度中的实际运作单位。一条线程指的是进度中三个单黄金年代顺序的调节流,二个进程中得以并发几个线程,每条线程并行实行区别的职分

A thread is an execution context, which is all the information a CPU needs to execute a stream of instructions.

Suppose you're reading a book, and you want to take a break right now, but you want to be able to come back and resume reading from the exact point where you stopped. One way to achieve that is by jotting down the page number, line number, and word number. So your execution context for reading a book is these 3 numbers.

If you have a roommate, and she's using the same technique, she can take the book while you're not using it, and resume reading from where she stopped. Then you can take it back, and resume it from where you were.

Threads work in the same way. A CPU is giving you the illusion that it's doing multiple computations at the same time. It does that by spending a bit of time on each computation. It can do that because it has an execution context for each computation. Just like you can share a book with your friend, many tasks can share a CPU.

On a more technical level, an execution context (therefore a thread) consists of the values of the CPU's registers.

Last: threads are different from processes. A thread is a context of execution, while a process is a bunch of resources associated with a computation. A process can have one or many threads.

Clarification: the resources associated with a process include memory pages (all the threads in a process have the same view of the memory), file descriptors (e.g., open sockets), and security credentials (e.g., the ID of the user who started the process).

threading 模块

4、contextlib.nested:裁减嵌套

对于:

1
2
3
with open(filename,mode) as reader:
    with open(filename1,mode1) as writer:
        writer.write(reader.read())

能够透过contextlib.nested举办简化:

1
2
with contextlib.nested(open(filename,mode),open(filename1,mode1)) as (reader,writer):
    writer.write(reader.read())

在python 2.7及之后,被风姿洒脱种新的语法代替:

1
2
with open(filename,mode) as reader,open(filename1,mode1) as writer:
    writer.write(reader.read())

直接调用threading模块 成立线程

Python中创建线程可以行使threading模块

  • threading.Thread(target=func,args = params,) 创立线程 target钦命实践的函数 target钦点参数元组情势
'''
python thread
'''
import threading

import time

beggin = time.time()


def foo(n):
    print('foo%s' % n)
    time.sleep(1)


def bar(n):
    print('bar %s' % n)


end = time.time()
cast_time = end - beggin
print(float(cast_time))
# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=foo, args=('thread1',))
t2 = threading.Thread(target=bar, args=('thread2',))
t1.start()
t2.start()

5、contextlib.closing() 

file类直接扶助上下文物管理理器API,但多少代表张开句柄的靶子并不协理,如urllib.urlopen()再次来到的对象。还有些遗留类,使用close()方法而不补助上下文物管理理器API。为了确定保障关闭句柄,要求使用closing()为它创立三个上下文物管理理器(调用类的close方法)。

图片 45

图片 46

import contextlib
class myclass():
    def __init__(self):
        print '__init__'
    def close(self):
        print 'close()'

with contextlib.closing(myclass()):
    print 'ok'

输出:
__init__
ok
close()

图片 47

join 和daemon

join

  • 在子线程完毕运营在此之前,那几个子线程的父线程将直接被封堵。在二个前后相继中大家试行四个主线程,那几个主线程更创办一个子线程,主线程和子线程就互相施行,当子线程在主线程中调用join方法时,主线程会等待子线程试行完后再停止
'''in main thread'''
t.join() 主线程会等待线程t执行完成后再继续执行

daemon

  • setDaemon(true)
    将线程注脚为护理线程,必得在start() 方法调用以前安装, 假诺不设置为守护线程程序会被无限挂起。这么些艺术基本和join是相反的。当大家在程序运维中,实行三个主线程,要是主线程再次创下办三个子线程,主线程和子线程 就分兵两路,分别运维,那么当主线程完结想退出时,会核准子线程是不是成功。假诺子线程未形成,则主线程会等待子线程完结后再脱离。可是一时我们须要的是 只要主线程实现了,不管仲线程是或不是做到,都要和主线程一同退出,此时就能够用setDaemon方法啦
  • currentThread() 获取当前实行的线程

十 自定义线程池

简短版本:

图片 48

图片 49

import queue
import threading
import time

class ThreadPool(object):

    def __init__(self, max_num=20):
        self.queue = queue.Queue(max_num)
        for i in range(max_num):
            self.queue.put(threading.Thread)

    def get_thread(self):
        return self.queue.get()

    def add_thread(self):
        self.queue.put(threading.Thread)


'''
pool = ThreadPool(10)

def func(arg, p):
    print(arg)
    time.sleep(1)
    p.add_thread()


for i in range(30):
    Pool = pool.get_thread()
    t = Pool(target=func, args=(i, pool))
    t.start()
'''

图片 50

复杂版本:

图片 51

图片 52

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import queue
import threading
import contextlib
import time

StopEvent = object()

class ThreadPool(object):

    def __init__(self, max_num, max_task_num = None):
        if max_task_num:
            self.q = queue.Queue(max_task_num)
        else:
            self.q = queue.Queue()
        self.max_num = max_num
        self.cancel = False
        self.terminal = False
        self.generate_list = []
        self.free_list = []

    def run(self, func, args, callback=None):
        """
        线程池执行一个任务
        :param func: 任务函数
        :param args: 任务函数所需参数
        :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数,回调函数有两个参数1、任务函数执行状态;2、任务函数返回值(默认为None,即:不执行回调函数)
        :return: 如果线程池已经终止,则返回True否则None
        """
        if self.cancel:
            return
        if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
            self.generate_thread()
        w = (func, args, callback,)#主线程
        self.q.put(w)#主线程

    def generate_thread(self):
        """
        创建一个线程
        """
        t = threading.Thread(target=self.call)
        t.start()

    def call(self):
        """
        循环去获取任务函数并执行任务函数
        """
        current_thread = threading.currentThread()
        self.generate_list.append(current_thread)

        event = self.q.get()#if q为空,则阻塞住,一直等到有任务进来并把它取出来
        while event != StopEvent:

            func, arguments, callback = event
            try:
                result = func(*arguments)
                success = True
            except Exception as e:
                success = False
                result = None

            if callback is not None:
                try:
                    callback(success, result)
                except Exception as e:
                    pass

            with self.worker_state(self.free_list, current_thread):
                if self.terminal:
                    event = StopEvent
                else:
                    event = self.q.get()#key:该线程在这里继续等待新的任务,任务来了,继续执行
                                        #暂时将该线程对象放到free_list中。
        else:

            self.generate_list.remove(current_thread)

    def close(self):
        """
        执行完所有的任务后,所有线程停止
        """
        self.cancel = True
        full_size = len(self.generate_list)
        while full_size:
            self.q.put(StopEvent)
            full_size -= 1

    def terminate(self):
        """
        无论是否还有任务,终止线程
        """
        self.terminal = True

        while self.generate_list:
            self.q.put(StopEvent)

        self.q.queue.clear()

    @contextlib.contextmanager
    def worker_state(self, free_list, worker_thread):
        """
        用于记录线程中正在等待的线程数
        """
        free_list.append(worker_thread)#新的任务来的时候判断
                                 # if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num
                                 # 任务得创建新的线程来处理;如果len(self.free_list) != 0:由阻塞着的存在free_list中的线程处理(event = self.q.get())
        try:
            yield
        finally:
            free_list.remove(worker_thread)

# How to use


pool = ThreadPool(5)

def callback(status, result):
    # status, execute action status
    # result, execute action return value
    pass


def action(i):
    time.sleep(1)
    print(i)

for i in range(30):
    ret = pool.run(action, (i,), callback)

time.sleep(2)
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))
print(len(pool.generate_list), len(pool.free_list))

# pool.close()
# pool.terminate()

图片 53

 延伸:

图片 54

图片 55

import contextlib
import socket
@contextlib.contextmanager
def context_socket(host,port):
    sk=socket.socket()
    sk.bind((host,port))
    sk.listen(5)
    try:
        yield sk
    finally:sk.close()

with context_socket('127.0.0.1',8888) as socket:
    print(socket)

图片 56

 

创制标准变量锁

  • lock_con = threading.Condition(Lock/奥迪Q7lock) 锁是可选选项,不扩散锁对象活动创制叁个景逸SUVLock()
  • wait() 条件不满意时调用,线程会放出锁并步入等待绿灯
  • notify() 条件创建后调用,布告等待池激活二个线程
  • notifyAll() 条件创立后调用,文告等待池激活所无线程
    看个栗子
'''
线程条件变量
'''
import threading
from random import randint

import time


class Producer(threading.Thread):
    def run(self):
        global L
        while True:
            val = randint(0, 100)
            print('生产者', self.name, ':Append'   str(val), L)
            if lock_con.acquire():
                L.append(val)
                lock_con.notify()
                lock_con.release()
            time.sleep(3)


class Consumer(threading.Thread):
    def run(self):
        global L
        while True:
            lock_con.acquire()
            if len(L) == 0:
                lock_con.wait()
            print('消费者',self.name,"Delete" str(L[0]),L)
            del  L[0]
            lock_con.release()
            time.sleep(0.25)


if __name__ == '__main__':
    L = []
    # 创建条件变量锁
    lock_con = threading.Condition()
    # 线程存放列表
    threads = []
    for i in range(5):
        threads.append(Producer())
    threads.append(Consumer())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

七 信号量(Semaphore)

      复信号量用来支配线程并发数的,BoundedSemaphore或Semaphore管理三个放手的计数 器,每当调用acquire()时-1,调用release()时 1。

      计数器不能够小于0,当计数器为 0时,acquire()将卡住线程至一头锁定状态,直到其余线程调用release()。(相似于停车位的概念)

      BoundedSemaphore与Semaphore的并世无两区别在于后边多个就要调用release()时检查计数 器的值是不是超越了计数器的发轫值,借使超出了将抛出一个可怜。

实例:

图片 57

图片 58

import threading,time
class myThread(threading.Thread):
    def run(self):
        if semaphore.acquire():
            print(self.name)
            time.sleep(5)
            semaphore.release()
if __name__=="__main__":
    semaphore=threading.Semaphore(5)
    thrs=[]
    for i in range(100):
        thrs.append(myThread())
    for t in thrs:
        t.start()

图片 59

线程利器队列 queue

队列是生龙活虎种数据结构,队列分为先进先出(FIFO) 和 先进后出(FILO)
Python Queue模块有两种队列及构造函数:
1、Python Queue模块的FIFO队列先进先出。 class queue.Queue(maxsize)
2、LIFO相符于堆,即先进后出。 class queue.LifoQueue(maxsize)
3、还应该有豆蔻年华种是事先级队列等第越低越先出来。 class queue.PriorityQueue(maxsize)
队列能够有限帮忙数据安全,是因为队列的中间维护着意气风发把锁。各类去队列中取数据的都会保险数据的平安。而列表即使有所同等的功力,可是列表不是数额安全的

四 线程死锁和递归锁

      在线程间分享多个财富的时候,即使八个线程分别攻下生龙活虎部分财富并且同有的时候间等待对方的能源,就能够促成死锁,因为系统推断这意气风发部分能源都正在使用,全数那三个线程在无外力作用下将一向守候下去。上面是二个死锁的例证:

图片 60

图片 61

import threading,time

class myThread(threading.Thread):
    def doA(self):
        lockA.acquire()
        print(self.name,"gotlockA",time.ctime())
        time.sleep(3)
        lockB.acquire()
        print(self.name,"gotlockB",time.ctime())
        lockB.release()
        lockA.release()

    def doB(self):
        lockB.acquire()
        print(self.name,"gotlockB",time.ctime())
        time.sleep(2)
        lockA.acquire()
        print(self.name,"gotlockA",time.ctime())
        lockA.release()
        lockB.release()
    def run(self):
        self.doA()
        self.doB()
if __name__=="__main__":

    lockA=threading.Lock()
    lockB=threading.Lock()
    threads=[]
    for i in range(5):
        threads.append(myThread())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()#等待线程结束,后面再讲。

图片 62

化解办法:使用递归锁,将

1
2
lockA=threading.Lock()
lockB=threading.Lock()<br>#--------------<br>lock=threading.RLock()

为了协理在同一线程中每每伸手同一财富,python提供了“可重入锁”:threading.翼虎Lock。XC90Lock内部维护着三个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,进而使得能源能够被数次acquire。直到三个线程全体的acquire都被release,别的的线程能力博得财富。

应用

图片 63

图片 64

import time

import threading

class Account:
    def __init__(self, _id, balance):
        self.id = _id
        self.balance = balance
        self.lock = threading.RLock()

    def withdraw(self, amount):

        with self.lock:
            self.balance -= amount

    def deposit(self, amount):
        with self.lock:
            self.balance  = amount


    def drawcash(self, amount):#lock.acquire中嵌套lock.acquire的场景

        with self.lock:
            interest=0.05
            count=amount amount*interest

            self.withdraw(count)


def transfer(_from, to, amount):

    #锁不可以加在这里 因为其他的其它线程执行的其它方法在不加锁的情况下数据同样是不安全的
     _from.withdraw(amount)

     to.deposit(amount)



alex = Account('alex',1000)
yuan = Account('yuan',1000)

t1=threading.Thread(target = transfer, args = (alex,yuan, 100))
t1.start()

t2=threading.Thread(target = transfer, args = (yuan,alex, 200))
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print('>>>',alex.balance)
print('>>>',yuan.balance)

图片 65

线程中的锁

先看一个线程共享数据的主题素材

'''
线程安全问题
'''
# 定义一个共享变量
import threading

import time

num = 100


def sub():
    # 操作类变量
    global num
    tmp = num
    time.sleep(0.1)
    num = tmp - 1


if __name__ == '__main__':
    thread_list = []
    for i in range(100):
        t1 = threading.Thread(target=sub)
        t1.start()
        thread_list.append(t1)
    for i in range(100):
        t2 = thread_list[i]
        t2.join()

print('final num'   str(num))
>>> 
final num99

六 同步条件(Event)

      条件同步和规格变量同步大致敬思,只是少了锁成效,因为条件同步设计于不访谈共享财富的标准遭逢。event=threading.伊夫nt():条件情况目的,早先值 为False;

图片 66

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。

图片 67

实例1:

图片 68

图片 69

import threading,time
class Boss(threading.Thread):
    def run(self):
        print("BOSS:今晚大家都要加班到22:00。")
        event.isSet() or event.set()
        time.sleep(5)
        print("BOSS:<22:00>可以下班了。")
        event.isSet() or event.set()
class Worker(threading.Thread):
    def run(self):
        event.wait()
        print("Worker:哎……命苦啊!")
        time.sleep(0.25)
        event.clear()
        event.wait()
        print("Worker:OhYeah!")
if __name__=="__main__":
    event=threading.Event()
    threads=[]
    for i in range(5):
        threads.append(Worker())
    threads.append(Boss())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

图片 70

实例2:

图片 71

图片 72

import threading,time
import random
def light():
    if not event.isSet():
        event.set() #wait就不阻塞 #绿灯状态
    count = 0
    while True:
        if count < 10:
            print('\033[42;1m--green light on---\033[0m')
        elif count <13:
            print('\033[43;1m--yellow light on---\033[0m')
        elif count <20:
            if event.isSet():
                event.clear()
            print('\033[41;1m--red light on---\033[0m')
        else:
            count = 0
            event.set() #打开绿灯
        time.sleep(1)
        count  =1
def car(n):
    while 1:
        time.sleep(random.randrange(10))
        if  event.isSet(): #绿灯
            print("car [%s] is running.." % n)
        else:
            print("car [%s] is waiting for the red light.." %n)
if __name__ == '__main__':
    event = threading.Event()
    Light = threading.Thread(target=light)
    Light.start()
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=car,args=(i,))
        t.start()

图片 73

Python 三十四线程中的GIL

Python的GIL并非Python的特征,它是在落到实处Python解析器也等于依照C语言的拆解解析器 CPython时所引进的四个定义。Python能够用不同的编写翻译器来编写翻译成可施行代码。举例C语言中的GCC等。也等于说独有在CPython中才会产出GIL的事态
GIL又称作全局解释器锁(Global Interpreter Lock)
今世的CPU已是多核CPU,为了更有效的接受多核管理器的质量,就应际而生了三十二线程的编制程序方式。而在缓慢解决多线程之间数据完整性和情景同步的最简便的格局正是加锁。GIL正是给Python解释器加了生龙活虎把大锁。大家知晓Python是由解释器试行的,由于GIL的留存 只可以有一个线程被解释器实施,那样就使得Python在四线程实行上的功能变低。由于历史遗留难题,发掘多量库代码开采者现已重度信赖GIL而特不便去除了。也正是说在多核CPU上,并行推行的Python四线程,以致不及串行实施的Python程序,那正是GIL存在的难点

Python GIL(Global Interpreter Lock) 

CPython implementation detail: In CPython, due to the Global Interpreter Lock, only one thread can execute Python code at once (even though certain performance-oriented libraries might overcome this limitation). If you want your application to make better use of the computational resources of multi-core machines, you are advised to use multiprocessing. However, threading is still an appropriate model if you want to run multiple I/O-bound tasks simultaneously.

向队列中插入数据

  • q.put(item,block)
    调用队列对象的put()方法在队尾插入多少个项目。put()有多个参数,第二个item为须求的,为插入项指标值;第二个block为可选参数,默感到1。假设队列当前为空且block为1,put()方法就使调用线程暂停,直到空出多少个数目单元。如若block为0,put方法将掀起Full格外。

threading模块

线程中的死锁和递归锁

在线程间分享八个能源的时候,假使多个线程分别攻下意气风发部分能源而且同期等待对方释放对方的财富,就能够形成死锁,因为系统判定那部分财富正在利用,所以那多少个线程在无外力作用下将一贯等候下去
看个栗子:

'''
线程死锁
'''

import threading, time


class myThread(threading.Thread):
    def doA(self):
        lockA.acquire()
        print(self.name, "gotlockA", time.ctime())
        time.sleep(3)
        lockB.acquire()
        print(self.name, "gotlockB", time.ctime())
        lockB.release()
        lockA.release()

    def doB(self):
        lockB.acquire()
        print(self.name, "gotlockB", time.ctime())
        time.sleep(2)
        lockA.acquire()
        print(self.name, "gotlockA", time.ctime())
        lockA.release()
        lockB.release()

    def run(self):
        self.doA()
        self.doB()


if __name__ == "__main__":

    lockA = threading.Lock()
    lockB = threading.Lock()

    threads = []
    for i in range(5):
        threads.append(myThread())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()  # 等待线程结束,后面再讲。

在上述程序中,八个线程互争持有对方的锁何况等待对方释放,那就产生了死锁

 八 三十二线程利器(queue)

     queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads.

创制实信号量

  • threading.BoundedSemaphore(num) 钦命数字信号量为num
import threading

import time


class Mythread(threading.Thread):
    def run(self):
        # 判断是否加锁
        if semaphore.acquire():
            print(self.name)
            time.sleep(1)
            # 释放锁
            semaphore.release()


if __name__ == '__main__':
    # 创建带有信号量的锁
    semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)
    # 存放线程的序列
    thrs = []
    for i in range(100):
        thrs.append(Mythread())
    for t in thrs:
        t.start()

1、如何选拔上下文物管理理器:

什么样展开贰个文件,并写入"hello world"

1
2
3
4
5
filename="my.txt"
mode="w"
f=open(filename,mode)
f.write("hello world")
f.close()

当发生特别时(如磁盘写满),就从临时机试行第5行。当然,大家得以行使try-finally语句块实行打包:

1
2
3
4
5
writer=open(filename,mode)
try:
    writer.write("hello world")
finally:
    writer.close()

当我们开展复杂的操作时,try-finally语句就能够变得丑陋,采取with语句重写:

1
2
with open(filename,mode) as writer:
    writer.write("hello world")

as指代了从open()函数重回的内容,并把它赋给了新值。with完结了try-finally的天职。

从队列中抽取数据

  • q.get()
    调用队列对象的get()方法从队头删除并重临多少个种类。可选参数为block,默以为True。若是队列为空且block为True,get()就使调用线程暂停,直至有项目可用。假若队列为空且block为False,队列将引发Empty相当。

二 Join & Daemon

图片 74

图片 75

import threading
from time import ctime,sleep
import time

def music(func):
    for i in range(2):
        print ("Begin listening to %s. %s" %(func,ctime()))
        sleep(4)
        print("end listening %s"%ctime())

def move(func):
    for i in range(2):
        print ("Begin watching at the %s! %s" %(func,ctime()))
        sleep(5)
        print('end watching %s'%ctime())

threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=('七里香',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=move,args=('阿甘正传',))
threads.append(t2)

if __name__ == '__main__':

    for t in threads:
        # t.setDaemon(True)
        t.start()
        # t.join()
    # t1.join()
    t2.join()########考虑这三种join位置下的结果?
    print ("all over %s" %ctime())

图片 76

setDaemon(True):

      将线程注解为照管线程,必需在start() 方法调用在此以前设置, 如若不安装为护理线程程序会被Infiniti挂起。那些格局基本和join是倒转的。当大家在程序运转中,实践贰个主线程,纵然主线程再创建三个子线程,主线程和子线程 就分兵两路,分别运维,那么当主线程完结想退出时,会核准子线程是不是成功。假诺子线程未产生,则主线程会等待子线程达成后再脱离。然则不经常我们要求的是 只要主线程实现了,不管仲线程是或不是做到,都要和主线程一齐退出,那时就足以 用setDaemon方法啦 

join():

       在子线程完结运维在此之前,那个子线程的父线程将直接被封堵。

其余措施

图片 77

图片 78

thread 模块提供的其他方法:
# threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
# threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
# threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。
# 除了使用方法外,线程模块同样提供了Thread类来处理线程,Thread类提供了以下方法:
# run(): 用以表示线程活动的方法。
# start():启动线程活动。
# join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
# isAlive(): 返回线程是否活动的。
# getName(): 返回线程名。
# setName(): 设置线程名。

图片 79

因而持续threading模块调用线程

import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num

    def run(self):#定义每个线程要运行的函数

        print("running on number:%s" %self.num)

        time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':

    t1 = MyThread(1)
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()
  • 创造类承接threading.Thread
  • 重写类的run方法

线程与经过

一同条件event

条件同步和标准化变量同步差不离意思,只是少了锁效率,因为条件同步设计于不访谈分享能源的法则情状。event=threading.Event():条件情况目的,开始值 为False;

  • event.isSet():再次回到event的情景值;

  • event.wait():要是 event.isSet()==False将卡住线程;

  • event.set(): 设置event的情状值为True,全体阻塞池的线程激活进入就绪状态, 等待操作系统调整;

  • event.clear():复苏event的情状值为False。
    举个栗子:

'''
同步条件event
'''
import threading

import time


class Boss(threading.Thread):
    def run(self):
        print('BOSS: 今晚加班')
        # 改变事件
        event.isSet() or event.set()
        time.sleep(5)
        print('BOSS:加班结束')
        event.isSet() or event.set()


class Worker(threading.Thread):
    def run(self):
        event.wait()
        print('WORKER:OH NO')
        time.sleep(0.25)
        # 改变同步事件标志
        event.clear()
        event.wait()
        print('WORKER:OH YEAD!')

if __name__ == '__main__':
    # 获取同步事件
    event = threading.Event()
    threads = []
    for i in range(5):
        threads.append(Worker())
    threads.append(Boss())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

什么是经过(process)?

An executing instance of a program is called a process.

Each process provides the resources needed to execute a program. A process has a virtual address space, executable code, open handles to system objects, a security context, a unique process identifier, environment variables, a priority class, minimum and maximum working set sizes, and at least one thread of execution. Each process is started with a single thread, often called the primary thread, but can create additional threads from any of its threads.

Python GIL的产出境况

在Python中只要职分是IO密集型的,能够应用四线程。何况Python的八线程特别长于管理这种主题材料
而假设Python中倘若职责是简政放权密集型的,就要求管理一下GIL

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