Python3 threading Semaphore 信号量

来谈一谈Semaphore，它内部维护了一个计数器，每一次acquire操作都会让计数器减1，每一次release操作都会让计数器加1，当计数器为0时，任何线程的acquire操作都不会成功，Semaphore确保对资源的访问有一个上限。

如果使用Lock，RLock，那么只能有一个线程获得对资源的访问，但现实中的问题并不总是这样，假设这样一个场景，一个线程安全的操作，同一个时刻可以允许两个线程进行，如果太多了效率会降低，那么Lock，Rlock，包括Condition就不适合这种场景。

我这里举一个不恰当的例子（因为我自己没这么干过，但有助于你理解）。假设你写了一个多线程爬虫，起10个线程去爬页面，10个线程访问过于频繁了，目标网站对你采取反爬措施。但你把线程数量降到2两个就没问题了。那么对于这个场景，你仍然可以启动10个线程，只是向目标网站发送请求的这个操作，你可以用Semaphore来控制，使得同一个时刻只有两个线程在请求页面

Python

# coding=utf-8 import threading import time semaphore = threading.Semaphore(2) def worker(id): print 'thread {id} acquire semaphore'.format(id=id) semaphore.acquire() print 'thread {id} get semaphore do something'.format(id=id) time.sleep(2) semaphore.release() print 'thread {id} release semaphore'.format(id=id) for i in range(10): t = threading.Thread(target=worker, args=(i, )) t.start()

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# coding=utf-8 import threading import time semaphore = threading . Semaphore ( 2 )     def worker ( id ) :      print 'thread {id} acquire semaphore' . format ( id = id )      semaphore . acquire ( )      print 'thread {id} get semaphore do something' . format ( id = id )      time . sleep ( 2 )      semaphore . release ( )      print 'thread {id} release semaphore' . format ( id = id )     for i in range ( 10 ) :      t = threading . Thread ( target = worker , args = ( i , ) )      t . start ( )

也可以用到 比如限制数据库的链接数量

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