Python学习---同步条件event/队列queue1223

写在前面：

在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:

　　在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。

　　multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。

　　多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。

Process.PID中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None。

　　window系统下，需要注意的是要想启动一个子进程，必须加上那句if __name__ == "main"，进程相关的要写在这句下面。

同步条件event

条件同步和条件变量同步差不多意思，只是少了锁功能，因为条件同步设计于不访问共享资源的条件环境。

围绕一个标志位来进行判断

event=threading.Event()：条件环境对象，初始值 为False；

event.isSet()：返回event的状态值；

event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程；

event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；

event.clear()：恢复event的状态值为False。

案例一：

import threading,time
class Boss(threading.Thread):
    def run(self):
        print("BOSS：今晚大家都要加班到22:00。")
        event.isSet() or event.set()
        time.sleep(5)
        print("BOSS：<22:00>可以下班了。")
        event.isSet() or event.set()
class Worker(threading.Thread):
    def run(self):
        event.wait()
        print("Worker：哎……命苦啊！")
        time.sleep(0.25)
        event.clear()
        event.wait()
        print("Worker：OhYeah!")
if __name__=="__main__":
    event=threading.Event()
    threads=[]
    for i in range(5):
        threads.append(Worker())
    threads.append(Boss())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

案例二：

import threading,time
import random
def light():
    if not event.isSet():
        event.set() #wait就不阻塞 #绿灯状态
    count = 0
    while True:
        if count < 10:
            print('\033[42;1m--green light on---\033[0m')
        elif count <13:
            print('\033[43;1m--yellow light on---\033[0m')
        elif count <20:
            if event.isSet():
                event.clear()
            print('\033[41;1m--red light on---\033[0m')
        else:
            count = 0
            event.set() #打开绿灯
        time.sleep(1)
        count +=1
def car(n):
    while 1:
        time.sleep(random.randrange(10))
        if  event.isSet(): #绿灯
            print("car [%s] is running.." % n)
        else:
            print("car [%s] is waiting for the red light.." %n)
if __name__ == '__main__':
    event = threading.Event()
    Light = threading.Thread(target=light)
    Light.start()
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=car,args=(i,))
        t.start()

多线程利器---队列queue

队列因为是可以使2遍都开口，所以FIFO，栈是开头封闭，只能从底部出，所以先进后出

Python Queue模块有三种队列及构造函数:

1、Python Queue模块的FIFO队列先进先出。   class queue.Queue(maxsize)

2、LIFO类似于堆，即先进后出。              class queue.LifoQueue(maxsize)

3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。   class queue.PriorityQueue(maxsize)

注意：列表时线程不安全的，队列是安全的，内部有一把锁保证了我数据的安全

import queue
# 队列长度可为无限或者有限，默认是Queue(0),表示无限长
d = queue.Queue(2)  #可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度,如果maxsize小于1就表示队列长度无限。
d.put('hello', 0) # 第一个item为必需的，为插入项目的值；
                  # 第二个block为可选参数，默认为1。如果队列当前为空且block为1，线程阻塞,直到空出一个数据单元
                  # 如果block为0，put方法将引发Full异常。
d.put('world', 0)
# d.put('2017', 0) # 第三个，阻塞报异常
print(d.get())    # get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为True。
                  # 如果队列为空且block为True，get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。
                  # 如果队列为空且block为False，队列将引发Empty异常。
print(d.get())

队列的方法

此包中的常用方法(q = Queue.Queue()):
q.qsize() 返回队列的大小
q.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
q.full() 如果队列满了，返回True,反之False
q.full 与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
q.get_nowait() 相当q.get(False)非阻塞
q.put(item) 写入队列，timeout等待时间
q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
q.task_done() 在完成一项工作之后，
q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号

实例一：

import threading,queue
from time import sleep
from random import randint
class Production(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            r=randint(0,100)
            q.put(r)
            print("生产出来%s号包子"%r)
            sleep(1)
class Proces(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            re=q.get()
            print("吃掉%s号包子"%re)
if __name__=="__main__":
    q=queue.Queue(10)
    threads=[Production(),Production(),Production(),Proces()]
    for t in threads:
        t.start()

FTP作业

更多参考