鐵樂學python_Day42_鎖和隊列

例：多個線程搶占資源的情況 from threading import Thread import timedef work():global ntemp = ntime.sleep(0.1)n = temp - 1if __name__ == '__main__':n = 100l = []for i in range(100):p = Thread(target=work)l.append(p)p.start()for p in l:p.join()print(n) # 很有可能n=99這個時候為了保障數據的安全，我們可以對公共數據使用鎖鎖起來。 import threading R=threading.Lock() R.acquire() ''' 對公共數據的操作 ''' R.release()例：加鎖同步數據 from threading import Thread,Lock import timedef work():global nlock.acquire()temp=ntime.sleep(0.1)n=temp-1lock.release()if __name__ == '__main__':lock=Lock()n=100l=[]for i in range(100):p=Thread(target=work)l.append(p)p.start()for p in l:p.join()print(n) #結果肯定為0，由原來的并發執行變成串行，犧牲了執行效率保證了數據安全。例：互斥鎖與join的區別 #不加鎖:并發執行,速度快,數據不安全 from threading import current_thread,Thread,Lock import time def task():global nprint('%s is running' %current_thread().getName())temp=ntime.sleep(0.5)n=temp-1if __name__ == '__main__':n=100lock=Lock()threads=[]start_time=time.time()for i in range(100):t=Thread(target=task)threads.append(t)t.start()for t in threads:t.join()stop_time=time.time()print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))''' Thread-1 is running Thread-2 is running ...... Thread-100 is running 主:0.5216062068939209 n:99 '''#部分數據加上同步鎖:未加鎖部分并發執行，加鎖部分串行執行,速度慢,數據安全。 from threading import current_thread,Thread,Lock import time def task():#未加鎖的代碼并發運行time.sleep(3)print('%s start to run' %current_thread().getName())global n#加鎖的代碼串行運行lock.acquire()temp=ntime.sleep(0.5)n=temp-1lock.release()if __name__ == '__main__':n=100lock=Lock()threads=[]start_time=time.time()for i in range(100):t=Thread(target=task)threads.append(t)t.start()for t in threads:t.join()stop_time=time.time()print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))''' Thread-1 is running Thread-2 is running ...... Thread-100 is running 主:53.294203758239746 n:0 '''#加鎖會讓運行變成串行,而在start之后立即使用join,不用加鎖了也是串行的效果。那么為什么使用加鎖呢？ #在start之后立刻使用jion,也會將100個任務的執行變成串行,最終n的結果是0,也是安全的, #但問題是start后立即join:任務內的所有代碼都是串行執行的, #而加鎖,只是加鎖的部分即修改共享數據的部分是串行的, #單從保證數據安全方面,二者都可以實現,但很明顯是加鎖的效率更高.from threading import current_thread,Thread,Lock import time def task():time.sleep(3)print('%s start to run' %current_thread().getName())global ntemp=ntime.sleep(0.5)n=temp-1if __name__ == '__main__':n=100lock=Lock()start_time=time.time()for i in range(100):t=Thread(target=task)t.start()t.join()stop_time=time.time()print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))''' Thread-1 start to run Thread-2 start to run ...... Thread-100 start to run 主:350.6937336921692 n:0 #耗時是多么的恐怖 '''

死鎖與遞歸鎖死鎖與遞歸鎖

死鎖： 是指兩個或兩個以上的進程或線程在執行過程中，因爭奪資源而造成的一種互相等待的現象。
若無外力作用，它們都將無法推進下去。
此時稱系統處于死鎖狀態或系統產生了死鎖，這些永遠在互相等待的進程稱為死鎖進程。

如下就是死鎖: from threading import Lock as Lock import time mutexA=Lock() mutexA.acquire() mutexA.acquire() print("鐵樂貓") mutexA.release() mutexA.release()

解決方法，遞歸鎖.

在Python中為了支持在同一線程中多次請求同一資源，python提供了遞歸鎖RLock。
這個RLock內部維護著一個Lock和一個counter變量，counter記錄了acquire的次數，從而使得資源可以被多次require。
直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。
上面的例子如果使用RLock代替Lock，則不會發生死鎖：

from threading import RLock as Lock import time mutexA=Lock() mutexA.acquire() mutexA.acquire() print("鐵樂貓") mutexA.release() mutexA.release()死鎖典型例子：科學家吃面 import time from threading import Thread,Lock noodle_lock = Lock() fork_lock = Lock() def eat1(name):noodle_lock.acquire()print('%s 搶到了面條'%name)fork_lock.acquire()print('%s 搶到了叉子'%name)print('%s 吃面'%name)fork_lock.release()noodle_lock.release()def eat2(name):fork_lock.acquire()print('%s 搶到了叉子' % name)time.sleep(1)noodle_lock.acquire()print('%s 搶到了面條' % name)print('%s 吃面' % name)noodle_lock.release()fork_lock.release()for name in ['tiele','mao','鐵樂貓']:t1 = Thread(target=eat1,args=(name,))t2 = Thread(target=eat2,args=(name,))t1.start()t2.start()遞歸鎖解決科學家吃面中的死鎖問題 import time from threading import Thread,RLock fork_lock = noodle_lock = RLock() def eat1(name):noodle_lock.acquire()print('%s 搶到了面條'%name)fork_lock.acquire()print('%s 搶到了叉子'%name)print('%s 吃面'%name)fork_lock.release()noodle_lock.release()def eat2(name):fork_lock.acquire()print('%s 搶到了叉子' % name)time.sleep(1)noodle_lock.acquire()print('%s 搶到了面條' % name)print('%s 吃面' % name)noodle_lock.release()fork_lock.release()for name in ['tiele','mao','鐵樂貓]:t1 = Thread(target=eat1,args=(name,))t2 = Thread(target=eat2,args=(name,))t1.start()t2.start()定時器(Timer) 定時器，指定n秒后執行某個操作。 例： from threading import Timerdef hello():print("hello, world")t = Timer(1, hello) t.start() # after 1 seconds, "hello, world" will be printed

線程隊列（queue隊列）

queue隊列 ：使用import queue，用法與進程中使用Queue一樣。

隊列長度可為無限或者有限?？赏ㄟ^Queue的構造函數的可選參數maxsize來設定隊列長度。
如果maxsize小于1就表示隊列長度無限。

調用隊列對象的put()方法在隊尾插入一個項目。
put()有兩個參數，第一個item為必需的，為插入項目的值；
第二個block為可選參數，默認為1。
如果隊列當前為空且block為1，put()方法就使調用線程暫停,直到空出一個數據單元。
如果block為0，put方法將引發Full異常。

調用隊列對象的get()方法從隊頭刪除并返回一個項目。
可選參數為block，默認為True。
如果隊列為空且block為True，get()就使調用線程暫停，直至有項目可用。
如果隊列為空且block為False，隊列將引發Empty異常。

python queue 模塊有三種隊列：

1）class queue.Queue(maxsize=0) #First In First Out ［FIFO 類似于棧 先進先出］ import queueq=queue.Queue() q.put('first') q.put('second') q.put('third')print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 結果(先進先出): first second third '''2）class queue.LifoQueue(maxsize=0) #Last In Fisrt Out ［LIFO 類似于堆 后進先出］import queueq=queue.LifoQueue() q.put('first') q.put('second') q.put('third')print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 結果(后進先出): third second first '''class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存儲數據時可設置優先級的隊列 ［優先級隊列 數字越小（優先級越高）越先取出］import queueq=queue.PriorityQueue() #put進入一個元組,元組的第一個元素是優先級(通常是數字,也可以是非數字之間的比較),數字越小優先級越高 q.put((20,'a')) q.put((10,'b')) q.put((30,'c'))print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 結果(數字越小優先級越高,優先級高的優先出隊): (10, 'b') (20, 'a') (30, 'c') '''隊列中的其它方法： Queue.full # 與maxsize大小對應 Queue.qsize() # 返回隊列的大小 Queue.empty() # 隊列若為空則返回True Queue.full() # 隊列若為滿則返回True Queue.join() # block（阻塞）直到queue被消費完畢，再執行后面的操作Queue.get([block[, timeout]]) # 獲取隊列，timeout等待時間 Queue.get_nowait() # 相當Queue.get(False) Queue.put(item) # 非阻塞 寫入隊列，timeout等待時間 Queue.put_nowait(item) # 相當Queue.put(item, False) Queue.task_done() # 在完成一項工作之后，Queue.task_done()函數向任務已經完成的隊列發送一個信號例：使用多線程完成隊列中的任務import queue import threading import time import randomq = queue.Queue(0) # 當有多個線程共享一個東西的時候就可以用它了 NUM_WORKERS = 3class MyThread(threading.Thread):def __init__(self, input, worktype):self._jobq = inputself._work_type = worktypethreading.Thread.__init__(self)def run(self):while True:if self._jobq.qsize() > 0:self._process_job(self._jobq.get(), self._work_type)else:breakdef _process_job(self, job, worktype):doJob(job, worktype)def doJob(job, worktype):time.sleep(random.random() * 3)print("doing", job, " worktype ", worktype)if __name__ == '__main__':print("begin....")for i in range(NUM_WORKERS * 2):q.put(i) # 放入到任務隊列中去print("job qsize:", q.qsize())for x in range(NUM_WORKERS):MyThread(q, x).start()運行效果： begin.... job qsize: 6 doing 2 worktype 2 doing 0 worktype 0 doing 1 worktype 1 doing 3 worktype 2 doing 5 worktype 1 doing 4 worktype 0

end
參考：http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/8306047.html

轉載于:https://www.cnblogs.com/tielemao/p/9078182.html

總結

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