Python的互斥锁与信号量详解

并发与锁

多个线程共享数据的时候,如果数据不进行保护,那么可能出现数据不一致现象,使用锁,信号量、条件锁

互斥锁

1. 互斥锁,是使用一把锁把代码保护起来,以牺牲性能换取代码的安全性,那么Rlock后 必须要relase 解锁 不然将会失去多线程程序的优势

2. 互斥锁的基本使用规则:

import threading
# 声明互斥锁
lock=threading.Rlock();
def handle(sid):# 功能实现代码
lock.acquire() #加锁
# writer codeing
lock.relase() #释放锁

信号量:

1. 调用relarse()信号量会+1 调用 acquire() 信号量会-1

可以理解为对于临界资源的使用,以及进入临界区的判断条件

2. semphore() :当调用relarse()函数的时候 单纯+1 不会检查信号量的上限情况。 初始参数为0

3. boudedsemphore():边界信号量 当调用relarse() 会+1 , 并且会检查信号量的上限情况。不允许超过上限

使用budedsemaphore时候不允许设置初始为0,将会抛出异常

至少设置为1 ,如consumer product 时候应该在外设置一个变量,启动时候对变量做判断,决定使不使用acquier

4. 信号量的基本使用代码:

# 声明信号量:
sema=threading.Semaphore(0); #无上限检查
sema=threading.BuderedSeamphore(1) #有上限检查设置
5
apple=1
def consumner():
seam.acquire(); # ‐1
9
if apple==1:
pass
else: sema2.release();#+ 1
def product():
seam.relarse(); # +1
if apple==1:
pass
else:
print("消费:",apple);

全部的代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Sep 9 21:49:30 2019

@author: DGW-PC
"""
# 信号量解决生产者消费者问题
import random;
import threading;
import time;

# 声明信号量
sema=threading.Semaphore(0);# 必须写参数 0 表示可以使用数
sema2=threading.BoundedSemaphore(1);

apple=1;

def product():#生产者
  global apple;
  apple=random.randint(1,100);
  time.sleep(3);
  print("生成苹果:",apple);
  #sema2.release(); # +1
  if apple==1:
     pass
  else: sema2.release();#+ 1 

def consumer():
  print("等待");
  sema2.acquire();# -1
  if apple==1:
    pass
  else:
    print("消费:",apple);
threads=[];

for i in range(1,3):
  t1=threading.Thread(target=consumer);
  t2=threading.Thread(target=product);
  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我们。

(0)

相关推荐

  • 举例讲解Python中的死锁、可重入锁和互斥锁

    一.死锁 简单来说,死锁是一个资源被多次调用,而多次调用方都未能释放该资源就会造成死锁,这里结合例子说明下两种常见的死锁情况. 1.迭代死锁 该情况是一个线程"迭代"请求同一个资源,直接就会造成死锁: import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = se

  • python互斥锁、加锁、同步机制、异步通信知识总结

    某个线程要共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为"锁定",其他线程不能更改:直到该线程释放资源,将资源的状态变成"非锁定",其他的线程才能再次锁定该资源.互斥锁保证了每次只有一个线程进入写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性. 采用f_flag的方法效率低 创建锁 mutex=threading.Lock() 锁定 mutex.acquire([blocking])#里面可以加blocking(等待的时间)或者不加,不加就会一直等待(堵塞) 释放 mutex

  • Python多线程编程(四):使用Lock互斥锁

    前面已经演示了Python:使用threading模块实现多线程编程二两种方式起线程和Python:使用threading模块实现多线程编程三threading.Thread类的重要函数,这两篇文章的示例都是演示了互不相干的独立线程,现在我们考虑这样一个问题:假设各个线程需要访问同一公共资源,我们的代码该怎么写? 复制代码 代码如下: ''' Created on 2012-9-8   @author: walfred @module: thread.ThreadTest3 '''  impor

  • Python实现正弦信号的时域波形和频谱图示例【基于matplotlib】

    本文实例讲述了Python实现正弦信号的时域波形和频谱图.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding: utf-8 -*- # 正弦信号的时域波形与频谱图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)

  • Python实现的多线程同步与互斥锁功能示例

    本文实例讲述了Python实现的多线程同步与互斥锁功能.分享给大家供大家参考,具体如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 import threading import time ''' #1.不加锁 num = 0 class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) #一定要sleep!!! num = num + 1 msg = self.name + '

  • 对python多线程中互斥锁Threading.Lock的简单应用详解

    一.线程共享进程资源 每个线程互相独立,相互之间没有任何关系,但是在同一个进程中的资源,线程是共享的,如果不进行资源的合理分配,对数据造成破坏,使得线程运行的结果不可预期.这种现象称为"线程不安全". 实例如下: #-*- coding: utf-8 -*- import threading import time def test_xc(): f = open("test.txt","a") f.write("test_dxc&quo

  • Python的互斥锁与信号量详解

    并发与锁 多个线程共享数据的时候,如果数据不进行保护,那么可能出现数据不一致现象,使用锁,信号量.条件锁 互斥锁 1. 互斥锁,是使用一把锁把代码保护起来,以牺牲性能换取代码的安全性,那么Rlock后 必须要relase 解锁 不然将会失去多线程程序的优势 2. 互斥锁的基本使用规则: import threading # 声明互斥锁 lock=threading.Rlock(); def handle(sid):# 功能实现代码 lock.acquire() #加锁 # writer code

  • python多线程互斥锁与死锁问题详解

    目录 一.多线程共享全局变量 二.给线程加一把锁锁 三.死锁问题 总结 一.多线程共享全局变量 代码实现的功能: 创建work01与worker02函数,对全局变量进行加一操作创建main函数,生成两个线程,同时调用两个函数 代码如下: import threading result = 0 # 定义全局变量result def work1(num): global result for i in range(num): result += 1 print('------from work1--

  • Python多线程编程之threading模块详解

    一.介绍 线程是什么?线程有啥用?线程和进程的区别是什么? 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.被包含在进程中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务. 二.Python如何创建线程 2.1 方法一: 创建Thread对象 步骤: 1.目标函数 2.实例化Thread对象 3.调用start()方法 import threading # 目标函数1 def fun1(num): for i in range(

  • Python threading Local()函数用法案例详解

    目录 前言 local() 函数是什么? local()函数如何用? 1. 不做标记,不做隔离 2.使用local()函数加以控制 3. 模拟实现local()的功能,创建一个箱子 4. 简化代码操作,进一步模拟实现local()函数 总结 前言 当多线程访问同一个公共资源时,如果涉及到修改该公共资源的操作就可能会出现由于数据不同步导致的线程安全问题.一般情况下我们可以通过给公共资源加互斥锁的方式来处理该问题. 当然,除非必须将多线程使用的资源设置为公共资源的情况.如果一个资源不需要在多个线程之

  • Python OpenCV使用dlib进行多目标跟踪详解

    目录 1.使用dlib进行多目标跟踪 2.项目结构 3.dlib多对象跟踪的简单“朴素”方法 4.快速.高效的dlib多对象跟踪实现 5.完整代码 6.改进和建议 在本教程中,您将学习如何使用 dlib 库在实时视频中有效地跟踪多个对象. 我们当然可以使用 dlib 跟踪多个对象:但是,为了获得可能的最佳性能,我们需要利用多处理并将对象跟踪器分布在处理器的多个内核上. 正确利用多处理使我们能够将 dlib 多对象跟踪每秒帧数 (FPS) 提高 45% 以上! 1.使用 dlib 进行多目标跟踪

  • Java并发编程Semaphore计数信号量详解

    Semaphore 是一个计数信号量,它的本质是一个共享锁.信号量维护了一个信号量许可集.线程可以通过调用acquire()来获取信号量的许可:当信号量中有可用的许可时,线程能获取该许可:否则线程必须等待,直到有可用的许可为止. 线程可以通过release()来释放它所持有的信号量许可(用完信号量之后必须释放,不然其他线程可能会无法获取信号量). 简单示例: package me.socketthread; import java.util.concurrent.ExecutorService;

  • 基于Python的Android图形解锁程序详解

    安卓手机的图形锁是3x3的点阵,按次序连接数个点从而达到锁定/解锁的功能.最少需要连接4个点,最多能连接9个点.网上也有暴力删除手机图形锁的方法,即直接干掉图形锁功能.但假如你想进入别人的手机,但又不想引起其警觉的话--你可以参考一下本文(前提条件:手机需要root,而且打开调试模式.一般来讲,如果用过诸如"豌豆荚手机助手"."360手机助手"一类的软件,都会被要求打开调试模式的.如果要删除手机内置软件,则需要将手机root). 首先科普一下,安卓手机是如何标记这9

  • Java关键字synchronized原理与锁的状态详解

    目录 一.Java中锁的概念 二.同步关键字synchronized特性 1.锁消除示例 2.锁粗化示例 三.synchronized关键字原理 1.关于Mark Word 2.锁的状态变化 (1) 无锁 → 轻量级锁 (2) 轻量级锁 → 重量级锁 (3) 关于偏向锁 (4) 完整的锁升级过程 一.Java中锁的概念 自旋锁:是指当一个线程获取锁的时候,如果锁已经被其它线程获取,那么该线程将循环等待,然后不断的判断锁是否能被成功获取,直到获取到锁才会退出循环. 乐观锁:假定没有冲突,在修改数据

  • Python实现文本特征提取的方法详解

    目录 1.字典文本特征提取 DictVectorizer() 1.1 one-hot编码 1.2 字典数据转sparse矩阵 2.英文文本特征提取 3.中文文本特征提取 4. TF-IDF 文本特征提取 TfidfVectorizer() 1.字典文本特征提取 DictVectorizer() 1.1 one-hot编码 创建一个字典,观察如下数据形式的变化: import pandas as pd from sklearn.feature_extraction import DictVecto

  • Python 模拟死锁的常见实例详解

    目录 前言 模拟死锁1:线程等待本身 模拟死锁2:线程互相等待 模拟死锁3:以错误的顺序获取锁 模拟死锁4:锁未释放 总结 前言 常见的例子是在银行账户上:假如要在两个银行账户之间执行交易,你必须确保两个账户都被锁定,不受其他交易的影响,以达到正确的资金转移量.在这里,这个类比并不完全成立--哲学家对应的是锁定账户的交易(分叉)--但同样的技术困难也会出现. 其他的例子包括电商秒杀系统,多个用户抢一个商品,不允许一个数据库被多个客户同时修改. 死锁也是由一个并发程序需要同时具备的条件来定义的,这

随机推荐