Python的条件锁与事件共享详解

yipeiwu_com6年前Python基础

1:事件机制共享队列:

利用消息机制在两个队列中,通过传递消息,实现可以控制的生产者消费者问题

要求:readthread读时,writethread不能写;writethread写时,readthread不能读。

基本方法 时间类(Event)

set:设置事件。将标志位设为True。

wait:等待事件。会将当前线程阻塞,直到标志位变为True。

clear:清除事件。将标志位设为False。

set() clear() 函数的交替执行 也就是消息传递的本质

模版:

基本code
# 事件消息机制
import queue
import threading
import random
from threading import Event
from threading import Thread
class WriteThread(Thread):
  def __init__(self,q,wt,rt):
    super().__init__();
    self.queue=q;
    self.rt=rt;
    self.wt=wt;
  def run(self):
     self.rt.set()
     
     self.wt.wait();
     self.wt.clear();
     
class ReadThread(Thread):
  def __init__(self,q,wt,rt):
    super().__init__();
    self.queue=q;
    self.rt=rt;
    self.wt=wt;  
   def run(self):
     while True:
       self.rt.wait();
       self.wt.wait();
       self.wt.clear()

参考代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Sep 10 20:10:10 2019

@author: DGW-PC
"""
# 事件消息机制
import queue
import threading
import random
from threading import Event
from threading import Thread

class WriteThread(Thread):
  def __init__(self,q,wt,rt):
    super().__init__();
    self.queue=q;
    self.rt=rt;
    self.wt=wt;
  def run(self):
    data=[random.randint(1,100) for _ in range(0,10)];
    self.queue.put(data);
    print("WriteThread写队列:",data);
    self.rt.set(); # 发送读事件
    print("WriteThread通知读");
    print("WriteThread等待写");
    self.wt.wait();
    print("WriteThread收到写事件");
    self.wt.clear();
class ReadThread(Thread):
  def __init__(self,q,wt,rt):
    super().__init__();
    self.queue=q;
    self.rt=rt;
    self.wt=wt;
  def run(self):
    while True:
      self.rt.wait();# 等待写事件 带来
      print("ReadThread 收到读事件");
      print("ReadThread 开始读{0}".format(self.queue.get()));
      print("ReadThread 发送写事件");
      self.wt.set();
      self.rt.clear();
q=queue.Queue();
rt=Event();
wt=Event();
writethread=WriteThread(q,wt,rt); # 实例化对象的
readthread=ReadThread(q,wt,rt);  # 实例化对象的

writethread.start();
readthread.start();

2:条件锁同步生产者消费者

作用: 在保护互斥资源的基础上,增加了条件判断的机制

即为使用wait() 函数 判断不满足当前条件的基础上,让当前线程的阻塞。

其他线程如果生成了满足了条件的资源 使用notify() notifyALl() 函数将刮起线程唤醒。

使用了 threading 的Condition 类

acquire() : 锁住当前资源

relarse() :释放当前锁住的资源

wait:挂起当前线程, 等待唤起 。

• notify:唤起被 wait 函数挂起的线程 。

• notif计All:唤起所有线程,防止线程永远处于沉默状态 。

模版:

基本code
from threading import Thread
from threading import Condition
import random
import time
lock=Condition(); # 声明条件锁
flag=0;
def cnsumer():
  lock.acquire();
  while flag==0:
    lock.wait();
  
  业务代码---    
lock.relarse();
   
def product():
  lock.acquire();
  
  释放锁之前对控制变量进行操作,数据的操作控制 可以作为全局变量来锁定
  lock.notifyALl();
  lock.relarse();

参考代码code:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Sep 11 21:40:41 2019

@author: DGW-PC
"""
# 条件锁生产者消费者
from threading import Thread
from threading import Condition
import random
import time

flag=0; # 声明控制标志
goods=0; # 事物表示
lock=Condition();
def consumer(x):
  global flag;
  global goods;
  lock.acquire(); # 取得锁
  while flag==0: # 便于多次进行消费
     print("consumer %d进入等待" % x);
     lock.wait();
  print("consumer {0}:消费了{1}".format(x,goods));# format 次序从0开始
  flag-=1;
  lock.release(); #释放锁
  
def product(x):
  global flag;
  global goods;
  time.sleep(3);
  lock.acquire();
  goods=random.randint(1,1000);
  print("product {0} 产生了{1}".format(x,goods));
  flag+=1;
  lock.notifyAll();
  lock.release();

threads=[];

for i in range(0,2):
  t1=Thread(target=consumer,args=(i,));
  t2=Thread(target=product,args=(i,));
  t1.start();
  t2.start();
  threads.append(t1);
  threads.append(t2);

for x in threads:
  x.join();

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

利用numpy+matplotlib绘图的基本操作教程

利用numpy+matplotlib绘图的基本操作教程

简述 Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单。具体介绍见matplot官网。...

python中实现k-means聚类算法详解

python中实现k-means聚类算法详解

算法优缺点: 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们...

在Python中用keys()方法返回字典键的教程

 keys()方法返回在字典中的所有可用的键的列表。 语法 以下是keys()方法的语法: dict.keys() 参数    ...

python 多线程将大文件分开下载后在合并的实例

废话不多说了,上代码吧: import threading import requests import time import os class Mythread(thread...

Python算法的时间复杂度和空间复杂度(实例解析)

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。 其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量; 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。 (算法的复杂性体现在运行该算法时的计算...