1.线程锁

  1.锁Lock(只能锁一次)

  

 import threading
import time v = []
lock = threading.Lock() def func(arg):
lock.acquire()
v.append(arg)
time.sleep(1)
m = v[-1]
print(arg,m)
lock.release() for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start()

  2.锁RLock(可以锁多次)

 import threading
import time v = []
lock = threading.RLock() def func(arg):
lock.acquire()
lock.acquire() v.append(arg)
time.sleep(1)
m = v[-1]
print(arg,m) lock.release()
lock.release() for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start()

  3.锁semaphore(一次放n个)

 import threading
import time lock = threading.BoundedSemaphore(3)#一次放三个 def func(arg):
lock.acquire() print(arg)
time.sleep(2) lock.release() for i in range(20):
t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start()

  4.锁Condition(一次放指定个数)

 import time
import threading lock = threading.Condition() #方式一 def func(arg):
print("线程进来了")
lock.acquire()
lock.wait()#加锁 print(arg)
time.sleep(1) lock.release() for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start() while True:
num = int(input(">>>"))
lock.acquire()
lock.notify(num)
lock.release() #方式二 def func():
print("来执行函数了")
input(">>>")
ct = threading.current_thread()#获取当前线程
ct.getName()
return True def func1(arg):
print("线程进来了")
lock.wait_for(func)
print(arg)
time.sleep(1) for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func1,args=(i,))
t.start()

  5.锁Event(一次放所有)

 import time
import threading lock = threading.Event() def func(arg):
print("线程来了")
lock.wait()#加锁
print(arg) for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start() input(">>>")
lock.set()#释放锁 lock.clear()#再次加锁 for i in range(10):
t = threading(target=func,args=(i,))
t.start() input(">>>")
lock.set()

2.threadinglocal

 import time
import threading v = threading.local() def func(arg):
#内部会为当前线程创建一个空间用于存储
v.local = arg
time.sleep(2)
print(v.local,arg)#去当前线程自己的空间取值 for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start()

threadinglocal原理

 import time
import threading data_dict = {} def func(arg):
ident = threading.get_ident()
data_list[ident] = arg
time.sleep(1)
print(data_dict[ident],arg) for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start()
 import time
import threading info = {} class Local(object): def __getattr__(self,item):
ident = threading.get_ident()
return info[ident][item] def __setattr__(self,key,value):
ident = threading.get_ident()
if ident in info:
info[ident][key] = value
else:
info[ident] = {key:value} obj = Local() def func(arg):
obj.local = arg#调用对象的__setattr__方法
time.sleep(1)
print(obj.local,arg) for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start()

3.线程池

 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time def task(a1,a2):
time.sleep(2)
print(a1,a2) #创建一个线程池(最多五个线程)
pool = ThreadPoolExecutor(5) for i in range(100):
#去线程池申请一个线程,让线程执行task函数
pool.submit(task,i,10)

4.生产者消费者模型

 import time
import queue
import threading q = queue.Queue()#线程安全 def producer(id):
while True:
time.sleep(1)
q.put("")
print("生产了一个%s"% id) for i in range(1,4):
t = threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start() def consumer(id):
while True:
time.sleep(1)
v1 = q.get()
print("消费了一个%s"% id) for i in range(1,3):
t = threading.Thread(target=consumer,args=(i,))
t.start()

线程锁,threadinglocal,线程池,生产者消费者模型的更多相关文章

  1. [并发编程 - socketserver模块实现并发、[进程查看父子进程pid、僵尸进程、孤儿进程、守护进程、互斥锁、队列、生产者消费者模型]

    [并发编程 - socketserver模块实现并发.[进程查看父子进程pid.僵尸进程.孤儿进程.守护进程.互斥锁.队列.生产者消费者模型] socketserver模块实现并发 基于tcp的套接字 ...

  2. day34 python学习 守护进程,线程,互斥锁,信号量,生产者消费者模型,

    六 守护线程 无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁 需要强调的是:运行完毕并非终止运行 #1.对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕 #2.对主线程来说,运行完 ...

  3. 守护、互斥锁、IPC和生产者消费者模型

    守护进程 主进程创建守护进程 其一:守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 其二:守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常:AssertionError: daemonic processes are ...

  4. 4月25日 python学习总结 互斥锁 IPC通信 和 生产者消费者模型

    一.守护进程 import random import time from multiprocessing import Process def task(): print('name: egon') ...

  5. 进程Queue、线程Queue、堆栈、生产者消费者模型

    没学队列之前,可以用文件实现进程之间通信 但是有2个问题: 1. 速度慢:文件是保存在硬盘空间 2. 为了数据安全要加锁(处理锁是一件很麻烦的事,容易死锁,建议自己轻易不要处理锁) 队列:队列是基于管 ...

  6. 线程锁、threading.local(flask源码中用的到)、线程池、生产者消费者模型

    一.线程锁 线程安全,多线程操作时,内部会让所有线程排队处理.如:list/dict/Queue 线程不安全 + 人(锁) => 排队处理 1.RLock/Lock:一次放一个 a.创建10个线 ...

  7. 锁丶threading.local丶线程池丶生产者消费者模型

    一丶锁 线程安全: 线程安全能够保证多个线程同时执行时程序依旧运行正确, 而且要保证对于共享的数据,可以由多个线程存取,但是同一时刻只能有一个线程进行存取. import threading v = ...

  8. python_way ,day11 线程,怎么写一个多线程?,队列,生产者消费者模型,线程锁,缓存(memcache,redis)

    python11 1.多线程原理 2.怎么写一个多线程? 3.队列 4.生产者消费者模型 5.线程锁 6.缓存 memcache redis 多线程原理 def f1(arg) print(arg) ...

  9. 进击的Python【第九章】:paramiko模块、线程与进程、各种线程锁、queue队列、生产者消费者模型

    一.paramiko模块 他是什么东西? paramiko模块是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接. 先来个实例: import param ...

随机推荐

  1. KM算法 详解+模板

    先说KM算法求二分图的最佳匹配思想,再详讲KM的实现.[KM算法求二分图的最佳匹配思想] 对于具有二部划分( V1, V2 )的加权完全二分图,其中 V1= { x1, x2, x3, ... , x ...

  2. OSGEarth环境搭建

    1.下载OsgEaarth2.8源码 https://codeload.github.com/gwaldron/osgearth/legacy.zip/osgearth-2.8 2.下载perl 编译 ...

  3. 基于ASP.NET的新闻管理系统(一)

    1. 项目简介 1.1设计内容 (1)可以在首页查看各类新闻,可以点击新闻查看具体内容:可以查看不同类型的新闻,并了解热点新闻,可以在搜索框里输入要查找的内容. (2)在后台界面中,管理员可以修改密码 ...

  4. spring boot热部署devtools

    1 pom.xml文件 注:热部署功能spring-boot-1.3开始有的 <!--添加依赖--> <dependency> <groupId>org.sprin ...

  5. WebApp 安全风险与防护课堂(第二讲)开课了!

    本文由葡萄城技术团队于原创并首发 转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具.解决方案和服务,赋能开发者. 在昨天的公开课中,由于参与的小伙伴们积极性和热情非常高,我们的讲师Carl ...

  6. YARN分析系列之二 -- Hadoop YARN各个自模块说明

    先做如下声明,本代码版本是基于 3.1.2 版本. 其实,我们自己在写代码的时候,会有意识地将比较大的功能项独立成包,独立成module, 独立成项目,项目之间的关系既容易阅读理解,又便于管理. 如下 ...

  7. java web 开发教程(1) - 开发环境搭建

    勤拂拭软件系列教程 之 Java Web开发之旅(1) Java Web开发环境搭建 1 前言 工作过程中,遇到不少朋友想要学习jsp开发,然而第一步都迈不出,连一个基本的环境都没有,试问,如何能够继 ...

  8. 13 CSS样式权重问题

    <!-- 权重问题整体说明: 1.权重的意义:判定CSS属性的优先级高低,也就是说判定那个CSS的属性优先显示,将其他的低优先级的CSS样式覆盖掉. 2.如何判断权重:数选择器的数量,按照Id选 ...

  9. kubernetes实战篇之dashboard搭建

    系列目录 kubernetes dashboard是kubernetes官方提供的web管理界面,通过dashboard可以很方便地查看集群的各种资源.以及修改资源编排文件,对集群进行扩容操作,查看日 ...

  10. OVS实现VXLAN隔离

    一.实验环境 1.准备3个CentOS7 mini版本的虚拟机,每个主机3个网卡.如图: 图中OVS-1.OVS-2.OVS-3分别为三台CentOS7 mini版虚拟机,分别配备3个虚拟网卡.如图中 ...