Python线程条件变量Condition原理解析

yipeiwu_com7年前Python基础

这篇文章主要介绍了Python线程条件变量Condition原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Condition 对象就是条件变量,它总是与某种锁相关联,可以是外部传入的锁或是系统默认创建的锁。当几个条件变量共享一个锁时,你就应该自己传入一个锁。这个锁不需要你操心,Condition 类会管理它。

acquire() 和 release() 可以操控这个相关联的锁。其他的方法都必须在这个锁被锁上的情况下使用。wait() 会释放这个锁,阻塞本线程直到其他线程通过 notify() 或 notify_all() 来唤醒它。一旦被唤醒,这个锁又被 wait() 锁上。

经典的 consumer/producer 问题的代码示例为:

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
          format='(%(threadName)-9s) %(message)s',)

def consumer(cv):
  logging.debug('Consumer thread started ...')
  with cv:
    logging.debug('Consumer waiting ...')
    cv.acquire()
    cv.wait()
    logging.debug('Consumer consumed the resource')
    cv.release()

def producer(cv):
  logging.debug('Producer thread started ...')
  with cv:
    cv.acquire()
    logging.debug('Making resource available')
    logging.debug('Notifying to all consumers')
    cv.notify()
    cv.release()

if __name__ == '__main__':
  condition = threading.Condition()
  cs1 = threading.Thread(name='consumer1', target=consumer, args=(condition,))
  #cs2 = threading.Thread(name='consumer2', target=consumer, args=(condition,state))
  pd = threading.Thread(name='producer', target=producer, args=(condition,))

  cs1.start()
  time.sleep(2)
  #cs2.start()
  #time.sleep(2)
  pd.start()

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

python 调用c语言函数的方法

虽然python是万能的,但是对于某些特殊功能,需要c语言才能完成。这样,就需要用python来调用c的代码了 具体流程: c编写相关函数 ,编译成库 然后在python中加载这些...

python和pygame实现简单俄罗斯方块游戏

python和pygame实现简单俄罗斯方块游戏

本文为大家分享了python实现俄罗斯方块游戏的具体代码,供大家参考,具体内容如下 Github:Tetris 代码: # -*- coding:utf-8 -*- import...

Python实现的列表排序、反转操作示例

本文实例讲述了Python实现的列表排序、反转操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 排序: 使用sorted方法和列表的sort方法: sorted方法适用范围更广,sort方法只有...

python正则分组的应用

复制代码 代码如下:import retext='V101_renow.Android.2.2.Normal.1.Alpha.apk?IMSI=460029353813976&MOBIL...

Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详解

Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详解

问题起因 最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果。...