'''
1.多进程的优势:为了同步完成多项任务,通过提高资源使用效率来提高系统的效率。
2.查看线程数:threading.enumerate()函数便可以看到当前线程的数量。
3.查看当前线程的名字:threading.current_thread()可以看到当前线程的信息。
4.类可以继承 threading.Thread
'''
# import threading
# import time
#
# class CodingThread(threading.Thread):
# def run(self):
# for x in range(3):
# print('正在写脚本:%s'%threading.current_thread())
# time.sleep(1)
#
# class ModelThread(threading.Thread):
# def run(self):
# for x in range(3):
# print('正在创建模型:%s'%threading.current_thread())
# time.sleep(1)
#
# # 主线程入口
# def main():
# t1 = CodingThread()
# t2 = ModelThread()
#
# t1.start()
# t2.start()
#
#
# if __name__ == '__main__':
# main()

# 多线程共享全局变量的问题:
'''
多线程都是在同一个进程中运行的。因此在进程中的全局变量所有线程都是可共享的。
这就造成了一个问题,因为线程执行的顺序是无序的。有可能会造成数据错误。
'''
# import threading

# VALUES = 0
# 全局变量使用线程时,避免数据不出现乱序,则加上锁
# gLock = threading.Lock()
#
# def get_ticket():
# global VALUES
# # 加锁
# gLock.acquire()
# for x in range(100000):
# VALUES += 1
# # 解锁
# gLock.release()
# print('VALUES:%d' % VALUES)
#
# def main():
# for x in range(3):
# t = threading.Thread(target=get_ticket)
# t.start()

# 应该打印出来是: 100000,200000,300000
# 实际打印出来是: 100000,124976,224976
# 所有使用到threading.Lock
'''
加上锁后返回的值:
VALUES:100000
VALUES:200000
VALUES:300000
'''

# if __name__ == '__main__':
# main()

# Lock版本生产者和消费者模式:
'''
生产者和消费者模式是多线程开发中经常见到的一种模式。
生产者的线程专门用来生产一些数据,然后存放到一个中间的变量中。
消费者再从这个中间的变量中取出数据进行消费。
但是因为要使用中间变量,中间变量经常是一些全局变量,因此需要使用锁来保证数据完整性。
使用threading.Lock锁实现的“生产者与消费者模式”的一个例子:
'''
import threading
import random
import time

gMoney = 1000
glock = threading.Lock()
# 记录生产者生产的次数,达到10次就不再生产
gtime = 0

# 生产者
class Producer(threading.Thread):
def run(self):
global gMoney
global gtime
while True:
Money = random.randint(100,1000)
glock.acquire()
if gtime >= 10:
# 解锁返回
glock.release()
break
gMoney += Money
print('%s存入了%d元钱,还剩%d元钱'%(threading.current_thread(),Money,gMoney))
time.sleep(0.5)
gtime += 1
glock.release()

# 消费者
class Consumer(threading.Thread):
def run(self):
global gMoney
global gtime
while True:
Money = random.randint(100, 1000)
glock.acquire()
if gMoney > Money:
gMoney -= Money
print('%s消费了%d元钱,还剩%d元钱' % (threading.current_thread(), Money, gMoney))
time.sleep(0.5)
else:
# 如果钱不够了,有可能是已经超过了次数,这时候就判断一下
if gtime >= 10:
glock.release()
break
print('%s消费了%d元钱,还剩%d元钱,不足!!!' % (threading.current_thread(), Money, gMoney))
glock.release()

def main():
for x in range(3):
c1 = Consumer(name='消费者线程数%s'%x)
c1.start()

for x in range(5):
p1 = Producer(name='生产者线程数%s'%x)
p1.start()

if __name__ == '__main__':
main()

Python高阶之多线程锁机制的更多相关文章

  1. Python开发基础-Day30多线程锁机制

    GIL(全局解释器锁) GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念,是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥,才引入了GIL 在Cpython解释器 ...

  2. 用一个简单的例子来理解python高阶函数

    ============================ 用一个简单的例子来理解python高阶函数 ============================ 最近在用mailx发送邮件, 写法大致如 ...

  3. Python高阶函数_map/reduce/filter函数

    本篇将开始介绍python高阶函数map/reduce/filter的用法,更多内容请参考:Python学习指南 map/reduce Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过 ...

  4. Python高阶函数及函数柯里化

    1 Python高阶函数 接收函数为参数,或者把函数作为结果返回的函数为高阶函数. 1.1 自定义sort函数 要求:仿照内建函数sorted,自行实现一个sort函数.内建函数sorted函数是返回 ...

  5. python——高阶函数:高阶函数

    python高阶函数 00初识高阶函数 一等公民 函数在python中是一等公民(First-Class Object),同样和变量一样,函数也是对象,只不过是可调用的对象,所以函数也可以作为一个普通 ...

  6. python高阶函数的使用

    目录 python高阶函数的使用 1.map 2.reduce 3.filter 4.sorted 5.小结 python高阶函数的使用 1.map Python内建了map()函数,map()函数接 ...

  7. Python高阶用法总结

    目录 1. lambda匿名函数 1.1 函数式编程 1.2 应用在闭包 2. 列表解析式 3. enumerate内建函数 4. 迭代器与生成器 4.1 迭代器 4.3 生成器 5. 装饰器 前言: ...

  8. python 高阶函数之filter

    前文说到python高阶函数之map,相信大家对python中的高阶函数有所了解,此次继续分享python中的另一个高阶函数filter. 先看一下filter() 函数签名 >>> ...

  9. python 多线程锁机制

    GIL(全局解释器锁) GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念,是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥,才引入了GIL 在Cpython解释器 ...

随机推荐

  1. JUC 并发编程--11, AQS源码原理解析, ReentrantLock 源码解读

    这里引用别人博客,不重复造轮子 https://blog.csdn.net/u012881584/article/details/105886486 https://www.cnblogs.com/w ...

  2. Java IO学习笔记二:DirectByteBuffer与HeapByteBuffer

    作者:Grey 原文地址:Java IO学习笔记二:DirectByteBuffer与HeapByteBuffer ByteBuffer.allocate()与ByteBuffer.allocateD ...

  3. 【题解】【洛谷 P1967】 货车运输

    目录 洛谷 P1967 货车运输 原题 题解 思路 代码 洛谷 P1967 货车运输 原题 题面请查看洛谷 P1967 货车运输. 题解 思路 根据题面,假设我们有一个普通的图: 作图工具:Graph ...

  4. 【NX二次开发】根据视图名称获取视图的矩阵

    函数:uc6433 () 函数说明:获取视图名称对应的矩阵值.视图名称分为几类: 1. 制图中的视图,右键属性可以查看名称 获取上图中的视图的矩阵: 1 double v_mtx[9] = { 1.0 ...

  5. 前台使用Vue

    前台搭建遇到问题 ----前台访问量大 未采用vue 单页面SAP 的方式构建 使用多HTML构建页面 项目构建 vue 2.6 https://cn.vuejs.org/ elementUI htt ...

  6. ClickHouse源码笔记6:探究列式存储系统的排序

    分析完成了聚合以及向量化过滤,向量化的函数计算之后.本篇,笔者将分析数据库的一个重要算子:排序.让我们从源码的角度来剖析ClickHouse作为列式存储系统是如何实现排序的. 本系列文章的源码分析基于 ...

  7. kubernetes的存活探针和就绪探针

    1.存活探针 使用Kubernetes的一个主要好处是,可以给Kubernetes-个容器列表来由其保持容器在集群中的运行.可以通过让Kubernetes创建pod资源,为其选择一个工作节点并在该节点 ...

  8. 26、mysqlsla慢查询日志分析工具

    1.介绍: mysqlsla是hackmysql.com推出的一款MySQL的日志分析工具,可以分析mysql的慢查询日志.分析慢查询非常好用,能针 对库分析慢查询语句的执行频率.扫描的数据量.消耗时 ...

  9. 应用CRM的自动化功能为什么备受推崇

    相信每个销售团队都遇到过这样的问题:在跟进新客户的时候顾此失彼,在跟踪一个客户的时候,转眼就忘记了另一个客户.这种情况很常见,但是每个新客户都有潜在的价值,我们该如何做,才能避免错失商机?CRM客户管 ...

  10. python cv2获取视频第一帧,并转码

    安装Python库 sudo pip install opencv-python 或者sudo pip install opencv-python -i https://pypi.douban.com ...