本文介绍Python中的线程同步对象,主要涉及 thread 和 threading 模块. threading 模块提供的线程同步原语包括:Lock.RLock.Condition.Event.Semaphore等对象. 1. Lock 1.1 Lock对象的创建 Lock是Python中最底层的同步机制,直接由底层模块 thread 实现,每个lock对象只有两种状态——上锁和未上锁,不同于下文的RLock对象,Lock对象是不可重入的,也没有所属的线程这个概念. 可以通过下面两种方式创建一

前面两篇文章,写了python线程同步原语的基本应用.下面这篇文章主要是通过阅读源码来了解这几个类的内部原理和是怎么协同一起工作来实现python多线程的. 相关文章链接:python同步原语--线程锁 python--线程同步原语 一.关于Condition类 Condition的用法: 用来记录线程的状态变量 查看Condition的源码,会看到作者给开发者提供的文档说明.‘Class that implemets a condition variable’写得很明白,这是一个用来记录线程状

线程执行 join与setDaemon 子线程在主线程运行结束后,会继续执行完,如果给子线程设置为守护线程(setDaemon=True),主线程运行结束子线程即结束: 如果join()线程,那么主线程会等待子线程执行完再执行. import threading import time def get_thread_a(): print("get thread A started") time.sleep(3) print("get thread A end") d

#-*-coding:utf-8-*- '''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. 线程同步所使用的的方法: Lock RLock 以上两个对象,均有acquire和release方法,对于每次只允许一个线程操作的数据可以 将其放在acquire和release方法之间. Lock:如果一个县城连续两次进行acquire操作,如果第一次acquire之后没有release, 则第二次acquire将挂起线程,导致Lock永远不

条件变量同步 有一类线程需要满足条件之后才能够继续执行,Python提供了threading.Condition 对象用于条件变量线程的支持,它除了能提供RLock()或Lock()的方法外,还提供了 wait().notify().notifyAll()方法. lock_con=threading.Condition([Lock/Rlock]): 锁是可选选项,不传人锁,对象自动创建一个RLock(). wait():条件不满足时调用,线程会释放锁并进入等待阻塞: notify():条件创造后

同步锁 import time, threading def addNum(): global num num -= 1 num = 100 thread_list = [] for i in range(100): t = threading.Thread(target=addNum) t.start() thread_list.append(t) for t in thread_list: t.join() print('final num:', num) 运行结果: final num:

使用python的threading中的Thread 下面是两种基本的实现线程的方式: 第一种方式———— #coding=utf-8 """ thread的第一种声明及调用方式 """ from threading import Thread import time def func(): while True: print time.ctime() time.sleep(1) def func1(): while True: print &q

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Python 线程同步机制:Semaphore """ import time import threading import random # 信号量同步基于内部计数器,每调用一次acquire(),计数器减1:每调用一次release(),计数器加1.当计数器为0时,acquire()调用被阻塞. sema = threading.Semaph

Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持.Condition被称为条件变量,除了提供与Lock类似的 acquire和release方法外,还提供了wait和notify方法.线程首先acquire一个条件变量,然后判断一些条件.如果条件不满足则 wait:如果条件满足,进行一些处理改变条件后,通过notify方法通知其他线程,其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件.不断的重复 这一过程,从而解决复杂的同步问题. 可以认为Condition对象维护了一个

lock 机制不管你是java, C#, 还是python都是常用的线程同步机制, 相比较C# 的锁机制, python的加锁显得比较简单, 直接调用threading 标准库的lock 就可以了. python 的 lock类有两个函数, 分别是acquire 函数以及 release 函数, 前者起到锁定的作用, 将状态设置为锁定状态, 后者则是解锁, 将状态设置为未锁定状态. 我们看看代码: # python 多线程同步 lock import threading from time im

只有本人能看懂的-Python线程,进程,携程,I/O同步,异步 举个栗子: 我想get三个url,先用普通的for循环 import requests from multiprocessing import Process from threading import Thread import requests import time # -----正常遍历 串行 同步----- def get_page(url): page = requests.get(url) print(url) st

进程是最小的资源单位,线程是最小的执行单位 一.进程 进程:就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程由三部分组成: 1.程序:我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成 2.数据集:数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源 3.进程控制块:进程控制块用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感 知进程存在的唯一标志. 二.线程                                                  

前言 关于吃火锅的场景,小伙伴并不陌生,吃火锅的时候a同学往锅里下鱼丸,b同学同时去吃掉鱼丸,有可能会导致吃到生的鱼丸. 为了避免这种情况,在下鱼丸的过程中,先锁定操作,让吃火锅的小伙伴停一会,等鱼丸熟了再开吃,那么python如何模拟这种场景呢? 未锁定 1.如果多个线程同时操作某个数据,会出现不可预料的结果.比如以下场景:当小伙伴a在往火锅里面添加鱼丸的时候,小伙伴b在同时吃掉鱼丸,这很有可能导致刚下锅的鱼丸被夹出来了(没有熟),或者还没下锅,就去夹鱼丸(夹不到). # coding=utf

 孤荷凌寒自学python第四十三天python的线程同步之Queue对象 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) Queue对象是直接操作队列池的对象,队列中可以存放多种对象,当然也就可以存放线程对象,将多个线程对象存放于队列池中之后,就能非常显式的操作各个线程,非常方便.这是今天学习Queue的皮毛之后的感受,第一次感觉对线程有了非常完全的掌控,不像最初学习Lock与RLock那样,那时感觉完全没有掌控住线程. 一.  引用queue模块 Queue来自于模块queue 注意

 孤荷凌寒自学python第四十一天python的线程同步之Event对象 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) 鉴于Lock锁与RLock锁均宣告没有完全完成同步文件操作的问题,于是进一步初步了解了Event对象. 一.  得到Event对象 新的Event对象=threading. Event() 使用Event类的初始化方法之前,必须保证当前py文档已声明引用过threading模块: import threading 二.  Event对象的主要方法 Event对象有三

Python GUI之tkinter窗口视窗教程大集合(看这篇就够了) 一.前言 由于本篇文章较长,所以下面给出内容目录方便跳转阅读,当然也可以用博客页面最右侧的文章目录导航栏进行跳转查阅. 一.前言 二.Tkinter 是什么 三.Tkinter 控件详细介绍 1. Tkinter 模块元素简要说明 2. 常用窗口部件及简要说明: 四.动手实践学习 1. 创建主窗口及Label部件(标签)创建使用 2. Button窗口部件 3. Entry窗口部件 4. Text窗口部件 5. Listbo

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.如下: 多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样).但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题. 考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程"se

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ 学习线程同步,使用条件变量 逻辑: 生产消费者模型 一个有3个大小的产品库,一个生产者负责生产,一个消费者负责消费 每次生产或消费一个产品,产品库满了,生产者必须等待,产品库空了,消费者必须等待 生产者的速度是消费者的速度2倍,先启动消费者,一段时间后启动生产者 总结: 1. 条件变量底层用到R锁,对于已经获得锁的线程可以执行多次 acquire(),锁多次 2. 不确定是否和java的这一套 ,原理一样 使用:

在使用多线程的应用下,如何保证线程安全,以及线程之间的同步,或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题,也是使用多线程下面临的问题,如果处理不好,会带来较严重的后果,使用python多线程中提供Lock Rlock Semaphore Event Condition 用来保证线程之间的同步,后者保证访问共享变量的互斥问题 Lock & RLock:互斥锁 用来保证多线程访问共享变量的问题 Semaphore对象:Lock互斥锁的加强版,可以被多个线程同时拥有,而Lock只能被某一个线程同时拥有. E

Python并发编程-线程同步(线程安全) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 线程同步,线程间协调,通过某种技术,让一个线程访问某些数据时,其它线程不能访问这些数据,直到该线程完成对数据的操作.   一.Event 1>.Event的常用方法 Event事件,是线程通信机制中最简单的实现,使用一个内部的标记flag,通过flage的True或False的变化来进行操作. 常用方法如下: set(): 标记为True. clear(): 标记设置为Flase. is