Python多线程同步Lock、RLock、Semaphore、Event实例

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一、多线程同步

由于CPython的python解释器在单线程模式下执行，所以导致python的多线程在很多的时候并不能很好地发挥多核cpu的资源。大部分情况都推荐使用多进程。

python的多线程的同步与其他语言基本相同，主要包含：

Lock & RLock ：用来确保多线程多共享资源的访问。 Semaphore ：用来确保一定资源多线程访问时的上限，例如资源池。 Event : 是最简单的线程间通信的方式，一个线程可以发送信号，其他的线程接收到信号后执行操作。

二、实例

1）Lock & RLock

Lock对象的状态可以为locked和unlocked

使用acquire()设置为locked状态；使用release()设置为unlocked状态。

如果当前的状态为unlocked，则acquire()会将状态改为locked然后立即返回。当状态为locked的时候，acquire()将被阻塞直到另一个线程中调用release()来将状态改为unlocked，然后acquire()才可以再次将状态置为locked。

Lock.acquire(blocking=True, timeout=-1),blocking参数表示是否阻塞当前线程等待，timeout表示阻塞时的等待时间。如果成功地获得lock，则acquire()函数返回True，否则返回False，timeout超时时如果还没有获得lock仍然返回False。

实例：(确保只有一个线程可以访问共享资源)

复制代码代码如下: import threading import time num = 0 lock = threading.Lock() def func(st): global num print (threading.currentThread().getName() + ' try to acquire the lock') if lock.acquire(): print (threading.currentThread().getName() + ' acquire the lock.' ) print (threading.currentThread().getName() +" :%s" % str(num) ) num += 1 time.sleep(st) print (threading.currentThread().getName() + ' release the lock.' ) lock.release() t1 = threading.Thread(target=func, args=(8,)) t2 = threading.Thread(target=func, args=(4,)) t3 = threading.Thread(target=func, args=(2,)) t1.start() t2.start() t3.start()

结果：

RLock与Lock的区别是：RLock中除了状态locked和unlocked外还记录了当前lock的owner和递归层数，使得RLock可以被同一个线程多次acquire()。

2）Semaphore

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2个线程可以获得semaphore,即可以限制最大连接数为2)：

复制代码代码如下: import threading import time

semaphore = threading.Semaphore(2) def func(): if semaphore.acquire(): for i in range(5): print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore') semaphore.release() print (threading.currentThread().getName() + ' release semaphore') for i in range(4): t1 = threading.Thread(target=func) t1.start()

结果：

3) Event

Event内部包含了一个标志位，初始的时候为false。可以使用使用set()来将其设置为true；或者使用clear()将其从新设置为false；可以使用is_set()来检查标志位的状态；另一个最重要的函数就是wait(timeout=None)，用来阻塞当前线程，直到event的内部标志位被设置为true或者timeout超时。如果内部标志位为true则wait()函数理解返回。

实例： (线程间相互通信)

复制代码代码如下: import logging import threading import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format="(%(threadName)-10s : %(message)s", )

def wait_for_event_timeout(e, t): """Wait t seconds and then timeout""" while not e.isSet(): logging.debug("wait_for_event_timeout starting") event_is_set = e.wait(t) logging.debug("event set: %s" % event_is_set) if event_is_set: logging.debug("processing event") else: logging.debug("doing other work") e = threading.Event() t2 = threading.Thread(name="nonblock", target=wait_for_event_timeout,args=(e, 2)) t2.start() logging.debug("Waiting before calling Event.set()") time.sleep(7) e.set() logging.debug("Event is set")

运行结果：

三、其他

1）线程局部变量

线程局部变量的值是跟线程相关的，区别与全局的变量。使用非常简单如下：

复制代码代码如下: mydata = threading.local() mydata.x = 1

2）对Lock，semaphore，condition等使用with关键字代替手动调用acquire()和release()。

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