Python实现线程间同步的方法
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线程间同步
如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。
使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步,这两个对象都有acquire方法和release方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到acquire和release方法之间。
需要注意的是,Python有一个GIL(Global Interpreter Lock)机制,任何线程在运行之前必须获取这个全局锁才能执行,每当执行完100条字节码,全局锁才会释放,切换到其他线程执行。
线程同步问题
多线程实现同步有四种方式:
锁机制,信号量,条件判断和同步队列。
下面我主要关注两种同步机制:锁机制和同步队列。
(1)锁机制
threading的Lock类,用该类的acquire函数进行加锁,用realease函数进行解锁
import threading import time 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) # 获得锁,成功获得锁定后返回True # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定 # 否则超时后将返回False threadLock.acquire() print_time(self.name, self.counter, 5) # 释放锁 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 = [] # 创建新线程 thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # 开启新线程 thread1.start() thread2.start() # 添加线程到线程列表 threads.append(thread1) threads.append(thread2) # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() print("Exiting Main Thread")
(2) 线程同步队列queue
python2.x中提供的Queue, Python3.x中提供的是queue
见import queue.
Python的queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列LifoQueue,和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。
queue模块中的常用方法:
queue.qsize() 返回队列的大小
queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False
queue.full 与 maxsize 大小对应
queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间
queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作
案例1:
import queue import threading import time exitFlag = 0 class myThread(threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, q): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.q = q def run(self): print("Starting " + self.name) process_data(self.name, self.q) print("Exiting " + self.name) def process_data(threadName, q): while not exitFlag: queueLock.acquire() if not workQueue.empty(): data = q.get() queueLock.release() print("%s processing %s" % (threadName, data)) else: queueLock.release() time.sleep(1) threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"] nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"] queueLock = threading.Lock() workQueue = queue.Queue(10) threads = [] threadID = 1 # 创建新线程 for tName in threadList: thread = myThread(threadID, tName, workQueue) thread.start() threads.append(thread) threadID += 1 # 填充队列 queueLock.acquire() for word in nameList: workQueue.put(word) queueLock.release() # 等待队列清空 while not workQueue.empty(): pass # 通知线程是时候退出 exitFlag = 1 # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() print("Exiting Main Thread")
案例2:
import time import threading import queue class Worker(threading.Thread): def __init__(self, name, queue): threading.Thread.__init__(self) self.queue = queue self.start() #执行run() def run(self): #循环,保证接着跑下一个任务 while True: # 队列为空则退出线程 if self.queue.empty(): break # 获取一个队列数据 foo = self.queue.get() # 延时1S模拟你要做的事情 time.sleep(1) # 打印 print(self.getName() + " process " + str(foo)) # 任务完成 self.queue.task_done() # 队列 queue = queue.Queue() # 加入100个任务队列 for i in range(100): queue.put(i) # 开10个线程 for i in range(10): threadName = 'Thread' + str(i) Worker(threadName, queue) # 所有线程执行完毕后关闭 queue.join()
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