Python实现的多线程同步与互斥锁功能示例

本文实例讲述了Python实现的多线程同步与互斥锁功能。分享给大家供大家参考,具体如下:

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import threading
import time
'''
#1、不加锁
num = 0
class MyThread(threading.Thread):
  def run(self):
    global num
    time.sleep(1) #一定要sleep!!!
    num = num + 1
    msg = self.name + ' num is ---- ' + str(num)
    print msg
def test():
  for i in range(10):
    s = MyThread() #实例化一个Thread对象,每个Thread对象代表着一个线程
    s.start() #通过start()方法,开始线程活动
'''
#'''
class MyThread(threading.Thread):
  def run(self):
    for i in range(3):
      time.sleep(1)
      msg = self.name+' @ '+str(i)
      print msg
def test():
  for i in range(5):
    t = MyThread()
    t.start()
#'''
'''
#2、加锁
num = 0 #多个线程共享操作的数据
mu = threading.Lock() #创建一个锁
class MyThread(threading.Thread):
  def run(self):
    global num
    time.sleep(1)
    if mu.acquire(True): #获取锁状态,一个线程有锁时,别的线程只能在外面等着
      num = num + 1
      msg = self.name + ' num is ---- ' + str(num)
      print msg
      mu.release() #释放锁
def test():
  for i in range(10):
    s = MyThread()
    s.start()
'''
if __name__ == '__main__':
  test()

运行结果:

再分别运行注释中的每一部分代码:

1. 不加锁:

2. 加锁:

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python进程与线程操作技巧总结》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

时间: 2017-11-28

python多线程http下载实现示例

测试平台 Ubuntu 13.04 X86_64 Python 2.7.4 花了将近两个小时, 问题主要刚开始没有想到传一个文件对象到线程里面去, 导致下载下来的文件和源文件MD5不一样,浪费不少时间. 有兴趣的同学可以拿去加上参数,改进下, 也可以加上断点续传. 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*-# Author: ToughGuy# Email: wj0630@gmail.com# 写这玩意儿是为了初步了解下python的多线程机制# 平时没写注释的习惯,

Python多线程实现同步的四种方式

临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源,典型例子就是打印机,它一次只能被一个程序用来执行打印功能,因为不能多个线程同时操作,而访问这部分资源的代码通常称之为临界区. 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 Num: def __init__(self): self.num = 0 self.lock = threading.Lock() def add(s

Python多线程编程(七):使用Condition实现复杂同步

目前我们已经会使用Lock去对公共资源进行互斥访问了,也探讨了同一线程可以使用RLock去重入锁,但是尽管如此我们只不过才处理了一些程序中简单的同步现象,我们甚至还不能很合理的去解决使用Lock锁带来的死锁问题.所以我们得学会使用更深层的解决同步问题. 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. 使用Condition的主要方式为:线程

Python多线程编程(四):使用Lock互斥锁

前面已经演示了Python:使用threading模块实现多线程编程二两种方式起线程和Python:使用threading模块实现多线程编程三threading.Thread类的重要函数,这两篇文章的示例都是演示了互不相干的独立线程,现在我们考虑这样一个问题:假设各个线程需要访问同一公共资源,我们的代码该怎么写? 复制代码 代码如下: ''' Created on 2012-9-8   @author: walfred @module: thread.ThreadTest3 '''  impor

Python多线程编程(六):可重入锁RLock

考虑这种情况:如果一个线程遇到锁嵌套的情况该怎么办,这个嵌套是指当我一个线程在获取临界资源时,又需要再次获取. 根据这种情况,代码如下: 复制代码 代码如下: ''' Created on 2012-9-8   @author: walfred @module: thread.ThreadTest6 '''    import threading  import time    counter = 0  mutex = threading.Lock()    class MyThread(thr

Python threading多线程编程实例

Python 的多线程有两种实现方法: 函数,线程类 1.函数 调用 thread 模块中的 start_new_thread() 函数来创建线程,以线程函数的形式告诉线程该做什么 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import thread def f(name):   #定义线程函数   print "this is " + name   if __name__ == '__main__':   thread.start_new_thread(f

Python多线程编程(五):死锁的形成

前一篇文章Python:使用threading模块实现多线程编程四[使用Lock互斥锁]我们已经开始涉及到如何使用互斥锁来保护我们的公共资源了,现在考虑下面的情况– 如果有多个公共资源,在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源,这会引起什么问题? 死锁概念 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程.

python多线程threading.Lock锁用法实例

本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 复制代码 代码如下: mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值

Python多线程同步Lock、RLock、Semaphore、Event实例

一.多线程同步 由于CPython的python解释器在单线程模式下执行,所以导致python的多线程在很多的时候并不能很好地发挥多核cpu的资源.大部分情况都推荐使用多进程. python的多线程的同步与其他语言基本相同,主要包含: Lock & RLock :用来确保多线程多共享资源的访问. Semaphore : 用来确保一定资源多线程访问时的上限,例如资源池.  Event : 是最简单的线程间通信的方式,一个线程可以发送信号,其他的线程接收到信号后执行操作. 二.实例 1)Lock &a

Python中多线程及程序锁浅析

Python中多线程使用到Threading模块.Threading模块中用到的主要的类是Thread,我们先来写一个简单的多线程代码: 复制代码 代码如下: # coding : uft-8 __author__ = 'Phtih0n' import threading class MyThread(threading.Thread):     def __init__(self):         threading.Thread.__init__(self) def run(self):

浅析Python中的多进程与多线程的使用

在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带来性能的显著提升,只要你能顾及到一些事情.如果你还没看过的话,我建议你看看Eqbal Quran的文章

深入浅析python中的多进程、多线程、协程

进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构--进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程一般由程序.数据集.进程控

浅析Python中的for 循环

Python for 和其他语言一样,也可以用来循环遍历对象,本文章向大家介绍Python for 循环的使用方法和实例,需要的朋友可与参考一下. 一个循环是一个结构,导致第一个程序要重复一定次数.重复不断循环的条件仍是如此.当条件变为假,循环结束和程序的控制传递给后面的语句循环. for循环: 在Python for循环遍历序列的任何物品,如一个列表或一个字符串,有能力. for循环语法是: for iterating_var in sequence: statements(s) 如果一个序列

浅析Python 中整型对象存储的位置

在 Python 整型对象所存储的位置是不同的, 有一些是一直存储在某个存储里面, 而其它的, 则在使用时开辟出空间. 说这句话的理由, 可以看看如下代码: a = 5 b = 5 a is b # True a = 500 b = 500 a is b # False 由上面的代码可知, 整型 5 是一直存在的, 而整型 500 不是一直存在的. 那么有哪些整数是一直存储的呢? a, b, c = 0, 0, 0 while a is b: i += 1 a, b = int(str(i)),

浅析python中的分片与截断序列

序列概念 在分片规则里list.tuple.str(字符串)都可以称为序列,都可以按规则进行切片操作 切片操作 注意切片的下标0代表顺序的第一个元素,-1代表倒序的第一个元素:且切片不包括右边界,例如[0:3]代表元素0.1.2不包括3. l=['a','b','c','d',5] 1.获取列表的前3个元素 >>> l[0:3] ['a', 'b', 'c'] >>> l[:3] ['a', 'b', 'c'] 2.获取列表的后3个元素 >>> l[-

Python实现的多进程和多线程功能示例

本文实例讲述了Python实现的多进程和多线程功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 听了朋友说起,他们目前开发的测试框架,用python实现的分布式系统.虽然python的执行效率没有c和c++那么高,但是依靠集群的力量,产生的压力很是牛逼啊. 了解了下大概的方式就是 1.有台主控机,负责调度,比如执行的参数等 2.有n多台执行机,每个执行机上部署一个python的xmlRPC server,主控机调用rpccall,然后执行机执行.rpccall里面会fork一些进程,每个进程再创建一些线程

深入浅析python 中的self和cls的区别

python 中的self和cls 一句话描述:self是类(Class)实例化对象,cls就是类(或子类)本身,取决于调用的是那个类. @staticmethod 属于静态方法装饰器,@classmethod属于类方法装饰器.我们需要从声明和使用两个方面来理解. 详细介绍 一般来说,要使用某个类的方法,需要先⚠️实例化一个对象再调用方法.而使用@staticmethod或@classmethod,就可以不需要实例化,直接类名.方法名()来调用.这有利于组织代码,把某些应该属于某个类的函数给放到

浅析python中的del用法

del是python关键字,就像def.and.or一样.它不是字典.列表的方法,但是可以用来删除字典.列表的元素. python中的del用法比较特殊,新手学习往往产生误解,弄清del的用法,可以帮助深入理解python的内存方面的问题. python的del不同于C的free和C++的delete. 由于python都是引用,而python有GC机制,所以,del语句作用在变量上,而不是数据对象上. if __name__=='__main__': a=1 # 对象 1 被 变量a引用,对象

浅析Python中字符串的intern机制

intern机制: 字符串类型作为Python中最常用的数据类型之一,Python解释器为了提高字符串使用的效率和使用性能,做了很多优化,例如:Python解释器中使用了 intern(字符串驻留)的技术来提高字符串效率,什么是intern机制?即值同样的字符串对象仅仅会保存一份,放在一个字符串储蓄池中,是共用的,当然,肯定不能改变,这也决定了字符串必须是不可变对象. 简单原理: 实现 Intern 机制的方式非常简单,就是通过维护一个字符串储蓄池,这个池子是一个字典结构,如果字符串已经存在于池

Python中使用多进程来实现并行处理的方法小结

进程和线程是计算机软件领域里很重要的概念,进程和线程有区别,也有着密切的联系,先来辨析一下这两个概念: 1.定义 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位. 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源. 2.关系 一个线程可以创建和撤