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个线程,在列表中追加自己,如下代码:

    import threading
v = []
def func(arg):
v.append(arg)
print(v)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func, args=(i,))
t.start()

  b、创建10个线程,把自己添加到列表中,再读取列表的最后一个,如下代码:

    import threading
import time v = []
lock = threading.Lock() def func(arg):
lock.acquire() # 加锁
v.append(arg)
time.sleep(0.01)
m = v[-1]
print(arg,m)
lock.release() # 释放锁 for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func, args=(i,))
t.start()

  注意:RLock和Lock用法一样,只是Lock只能锁一次解一次,RLock支持锁多次解多次,以后用RLock。

2、BoundedSemaphore(n) ,信号量, 一次放n个,如下代码:

    import threading
import time lock = threading.BoundedSemaphore(3) def func(arg):
lock.acquire() # 加锁
time.sleep(1)
print(arg)
lock.release() # 释放锁 for i in range(10):
t = threading.Thread(target=func, args=(i,))
t.start()

3、condition(),一次放x个,x可由用户动态输入,代码如下:

  1)方式一:

    import time
import threading lock = threading.Condition() 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:
inp = int(input('>>>'))
lock.acquire()
lock.notify(inp)
lock.release()

  2)方式二:

    import time
import threading lock = threading.Condition()
def f1():
print('来执行函数了')
input(">>>")
return True def func(arg):
print('线程进来了')
lock.wait_for(f1) # 等函数f1执行完毕后继续往下走
print(arg)
time.sleep(1) for i in range(10):
t =threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start()

4、Event,一次放所有,如下示例:

    import threading

    lock = threading.Event()

    def func(arg):
print('线程来了')
lock.wait() # 加锁:红灯
print(arg) for i in range(10):
t =threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start() input(">>>")
lock.set() # 绿灯 lock.clear() # 再次变红灯 for i in range(10):
t =threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start() input(">>>")
lock.set()

总结:

线程安全,列表和字典线程安全;

为什么要加锁?    非线程安全,控制一段代码;

二、threading.local()

         作用:内部自动为每个线程维护一个空间(本质是字典),用于当前线程存取属于自己的值,保证线程之间的数据隔离。

    {

线程ID : { . . . },

线程ID : { . . . },

线程ID : { . . . },

线程ID : { . . . },

    }

    """
以后:Flask框架内部看到源码 上下文管理 """
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.phone = arg # 调用对象的 __setattr__方法(“phone”,1)
time.sleep(2)
print(obj.phone,arg) for i in range(10):
t =threading.Thread(target=func,args=(i,))
t.start()

threading.local()的原理:

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

threading.local()的使用:

三、线程池

以后写代码不要一个一个创建线程,而是创建一个线程池,再去线程池申请线程去执行任务,如下示例:

    from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time def task(a1,a2):
time.sleep(2)
print(a1,a2) # 创建了一个线程池(最多5个线程)
pool = ThreadPoolExecutor(5) for i in range(40):
# 去线程池中申请一个线程,让线程执行task函数。
pool.submit(task,i,8)
四、生产者消费者模型

三部分:生产者,消费者,队列

队列:先进先出

栈:后进先出

  问题1:生产者消费者模型解决了什么问题?不用一直等待的问题。如下示例:

    import time
import queue
import threading
q = queue.Queue() # 线程安全 def producer(id):
"""
生产者
:return:
"""
while True:
time.sleep(2)
q.put('包子')
print('厨师%s 生产了一个包子' %id ) for i in range(1,4):
t = threading.Thread(target=producer,args=(i,))
t.start() def consumer(id):
"""
消费者
:return:
"""
while True:
time.sleep(1)
v = q.get()
print('顾客 %s 吃了一个%s' % (id,v)) for i in range(1,3):
t = threading.Thread(target=consumer,args=(i,))
t.start()

五、面向对象补充(了解,以后不会写,flask源码中会遇到)

    class Foo(object):
def __init__(self):
self.name = 'alex'
def __setattr__(self, key, value):
print(key,value)
obj = Foo() # 结果为:name alex (说明执行了Foo的__setattr__方法)
# 分析:因为obj.x自动执行__setattr__
print(obj.name) # 报错
# 分析:__setattr__方法中没有设置的操作,只有打印

示例一:

    class Foo(object):
def __init__(self):
object.__setattr__(self, 'info', {}) # 在对象中设置值的本质
def __setattr__(self, key, value):
self.info[key] = value
def __getattr__(self, item):
return self.info[item]
obj = Foo()
obj.name = 'alex'
print(obj.name)

示例二:

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