一句话概括本文:
本节继续把Python里threading线程模块剩下的Condition,Semaphore,
Event,Timer和Barrier讲解完毕,文档是枯燥无味的,希望通过简单
有趣的例子,可以帮你快速掌握这几个东东的用法~
啃文档是比较乏味的,先来个小姐姐提提神吧~
别问高清原图,程序猿自己动手,丰(营)衣(养)足(跟)食(不上),
脚本自取:https://github.com/coder-pig/ReptileSomething
引言:
如果你忘记了threading上一部分内容,可以移步至:
小猪的Python学习之旅 —— 7.Python并发之threading模块(1)
温故知新,官方文档依旧是:
https://docs.python.org/3/library/threading.html
1.条件变量(Condition)
上节学习了Python为我们提供的第一个用于线程同步的东东——互斥锁,
又分Lock(指令锁)与RLock(可重入锁),但是互斥锁只是最简单的同步机制,
Python为我们提供了Condition(条件变量),以便于处理复杂线程同步问题,
比如最经典的生产者与消费者问题。
Condition除了提供与Lock类似的acquire()与release()函数外,还提供了
wait()与notify()函数。用法如下:
- 1.调用threading.Condition获得一个条件变量对象;
- 2.线程调用acquire获得Condition对象;
- 3.进行条件判断,不满足条件调用wait函数,满足条件,进行一些处理改变
条件后,调用notify函数通知处于wait状态的线程,重新进行条件判断。
写个简单的生产者与消费者例子体验下:
import threading
import time
condition = threading.Condition()
products = 0 # 商品数量
# 定义生产者线程类
class Producer(threading.Thread):
def run(self):
global products
while True:
if condition.acquire():
if products >= 99:
condition.wait()
else:
products += 2
print(self.name + "生产了2个产品,当前剩余产品数为:" + str(products))
condition.notify()
condition.release()
time.sleep(2)
# 定义消费者线程类
class Consumer(threading.Thread):
def run(self):
global products
while True:
if condition.acquire():
if products < 3:
condition.wait()
else:
products -= 3
print(self.name + "消耗了3个产品,当前剩余产品数为:" + str(products))
condition.notify()
condition.release()
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
# 创建五个生产者线程
for i in range(5):
p = Producer()
p.start()
# 创建两个消费者线程
for j in range(2):
c = Consumer()
c.start()
运行结果:
Condition维护着一个互斥锁对象(默认是RLock),也可以自己实例化一个
在Condition实例化的时候通过构造函数传入,SO,调用的Condition的
acquire与release函数,其实调用就是这个锁对象的acquire与release函数。
下面详解下除了acquire与release函数外Condition提供的相关函数吧:
(注:下述方法只有在acquire之后才能调用,不然会报RuntimeError异常)
- wait(timeout=None):释放锁,同时线程被挂起,直到收到通知被唤醒
或超时(如果设置了timeout),当线程被唤醒并重新占有锁时,程序才继续执行; - wait_for(predicate, timeout=None):等待知道条件为True,predicate应该是
一个回调函数,返回布尔值,timeout用于指定超时时间,返回值为回调函数
返回的布尔值,或者超时,返回False(3.2新增); - notify(n=1):默认唤醒一个正在的等待线程,notify并不释放锁!!!
- notify_all():唤醒所有等待线程,进入就绪状态,等待获得锁,notify_all 同样不释放锁!!!
2.信号量(Semaphore)
信号量,也是一个很容易懂的东西,举个简单的例子:
假如厕所里有五个蹲坑,有人来开大,就会占用一个坑位,
所剩余的坑位-1,当五个坑都被人占满的时候,新来的人
就只能在外面等,直到有人出来为止。
这里的五个粪坑就是信号量,蹲坑的人就是线程,
初始值为5,来人-1,走人+1;超过初始值,新来的处于堵塞状态;
原理很简单,试试看下源码:
看下init方法
传入参数value,默认值为1,不能传入负数,否则抛ValueError异常;
创建了一个Condition条件变量,传入一个Lock实例;
接着看下acquire函数:
- 先是判断,如果没有加锁然后设置了超时时间,抛出ValueError;
- 循环,如果value == 0,没有加锁或在超时时间内,跳出循环;
否则,调用Condition变量wait函数等待通知或超时; - 如果value不为0,跳出循环执行else里的代码,信号量-1,rc = ture,
代表可以调用release函数,最后返回rc;
再接着是release函数,更简单
信号量+1,然后调用Condition变量的notify唤醒一个线程~
剩下的enter和exit就不用说了,重写这两个方法就能直接用with关键字了
就是那么简单,把我们蹲坑的那个例子写成代码吧:
import threading
import time
import random
s = threading.Semaphore(5) # 粪坑
class Human(threading.Thread):
def run(self):
s.acquire() # 占坑
print("拉屎拉屎 - " + self.name + " - " + str(time.ctime()))
time.sleep(random.randrange(1, 3))
print("拉完走人 - " + self.name + " - " + str(time.ctime()))
s.release() # 走人
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
human = Human()
human.start()
输出结果:
3.通用的条件变量(Event)
Python提供的用于线程间通信的信号标志,一个线程标识了一个事件,
其他线程处于等待状态,直到事件发生后,所有线程都会被激活。
Event对象属性实现了简单的线程通信机制,提供了设置信号,清楚信号,
等待等用于实现线程间的通信。提供以下四个可供调用的方法:
- is_set():判断内部标志是否为真
- set():设置信号标志为真
- clear():清除Event对象内部的信号标志(设置为false)
- wait(timeout=None):使线程一直处于堵塞,知道标识符变为True
感觉有点蒙圈,看一波源码吧~
先是init函数
又是用到Condition条件变量,还有设置了一个_flag = False,这个就是标记吧!
is_set函数比较简单,返回_flag,
然后是set()函数:
加锁,然后设置_flag为true,然后notify_all唤醒所有线程,最后释放锁,
简单,接着clear函数呢?
注释的意思是:重置内部标记为false,随后,调用wait()的线程将被堵塞,
直到调用set()将内部标记再次设置为true。也很简单,最后是wait方法:
判断标志是否为False,False的话进入堵塞状态,(⊙v⊙)嗯
源码就那么简单,感觉看完还是蒙圈不知道怎么用,写个简单的例子?
汽车过红绿灯的例子:
import threading
import time
import random
class CarThread(threading.Thread):
def __init__(self, event):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadEvent = event
def run(self):
# 休眠模拟汽车先后到达路口时间
time.sleep(random.randrange(1, 10))
print("汽车 - " + self.name + " - 到达路口...")
self.threadEvent.wait()
print("汽车 - " + self.name + " - 通过路口...")
if __name__ == '__main__':
light_event = threading.Event()
# 假设有20台车子
for i in range(20):
car = CarThread(event=light_event)
car.start()
while threading.active_count() > 1:
light_event.clear()
print("红灯等待...")
time.sleep(3)
print("绿灯通行...")
light_event.set()
time.sleep(2)
输出结果:
4.定时器(Timer)
与Thread类似,只是要等待一段时间后才会开始运行,单位秒,用法也很简单:
import threading
import time
def skill_ready():
print("!!!!!!大招已经准备好了!!!!!!")
if __name__ == '__main__':
t = threading.Timer(5, skill_ready)
t.start()
while threading.active_count() > 1:
print("======大招蓄力中======")
time.sleep(1)
输出结果:
5.栅栏(Barrier)
Barrier直译栅栏,感觉不是很好理解,网上有个形象化的例子,把他比喻
成赛马用的栅栏,然后马(线程)依次来到栅栏前等待(wait),直到所有的马
都停在栅栏面前了,然后所有马开始同时出发(start)。
简单点说就是,多个线程间的相互等待,调用了wait()方法的线程进入堵塞,
直到所有的线程都调用了wait()方法,然后所有线程同时进行就绪状态,
等待调度运行。
构造函数:
Barrier(parties,action=None,timeout=None)
- parties:创建一个可容纳parties条线程的栅栏;
- action:全部线程被释放时可被其中一条线程调用的可调用对象;
- timeout:线程调用wait()方法时没有显式设定timeout,就用的这个作为默认值;
相关函数:
- wait(timeout=None):表示线程就位,返回值是一个0到parties-1之间的整数,
每条线程都不一样,这个值可以用作挑选一条线程做些清扫工作,另外如果你在
构造函数里设置了action的话,其中一个线程在释放之前将会调用它。如果调用
出错的话,会让栅栏进入broken状态,超时同样也会进入broken状态,如果栅栏
在处于broke状态的时候调用reset函数,会抛出一个BrokenBarrierError异常。 - reset():本方法将栅栏置为初始状态,即empty状态。所有已经在等待的线程
都会接收到BrokenBarrierError异常,注意当有其他处于unknown状态的线程时,
调用此方法将可能获取到额外的访问。因此如果一个栅栏进入了broken状态,
最好是放弃他并新建一个栅栏,而不是调用reset方法。 - abort():将栅栏置为broken状态。本方法将使所有正在等待或将要调用
wait()方法的线程收到BrokenBarrierError异常。本方法的使用情景为,比如:
有一条线程需要abort(),又不想给其他线程造成死锁的状态,或许设定
timeout参数要比使用本方法更可靠。 - parites:将要使用本 barrier 的线程的数量
- n_waiting:正在等待本 barrier 的线程的数量
- broken:栅栏是否为broken状态,返回一个布尔值
BrokenBarrierError:RuntimeError的子类,当栅栏被reset()或broken时引发;
(感觉都不知所云,写个简单的例子来熟悉下用法吧~)
例子:公司一起去旅游
import threading
import time
import random
class Staff(threading.Thread):
def __init__(self, barriers):
threading.Thread.__init__(self)
self.barriers = barriers
def run(self):
print("员工 【" + self.name + "】" + "出门")
time.sleep(random.randrange(1, 10))
print("员工 【" + self.name + "】" + "已签到")
self.barriers.wait()
def ready():
print(threading.current_thread().name + ":人齐,出发,出发~~~")
if __name__ == '__main__':
print("要出去旅游啦,大家快集合~")
b = threading.Barrier(10, action=ready, timeout=20)
for i in range(10):
staff = Staff(b)
staff.start()
运行结果:
PS:这里可以试下设置超时,还有修改ready方法,故意引起异常,
然后会抛出BrokenBarrierError异常。
6.小结
加了下班,终于把threading模块啃完了,不然爬小姐姐好玩,有成就感,
当然Python线程肯定不止那么简单,后面还有队列这些东西~慢慢来,不急。
下一节开始抠multiprocessing这个进程模块,又是块大骨头,敬请期待~
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