python多线程

python多线程的4种实现方式

python中多线程同步方式

Lock互斥锁

下面是一个简单的Python多线程示例，其中使用了Lock锁来确保线程安全：

import threading

# 创建一个Lock锁
lock = threading.Lock()

# 定义一个共享变量
count = 0

# 定义一个线程函数
def worker():
    global count
    # 获取锁
    lock.acquire()
    try:
        # 对共享变量进行操作
        count += 1
        print("Thread %s: count = %d" % (threading.current_thread().name, count))
    finally:
        # 释放锁
        lock.release()

# 创建多个线程
threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)

# 启动所有线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

print("Final count:", count)

在上面的示例中，我们创建了一个Lock锁，并在worker函数中使用了它来确保对共享变量count的操作是线程安全的。每个线程在执行操作之前都会获取锁，执行完操作后再释放锁。这样可以确保每个线程都能够安全地对共享变量进行操作，避免了多个线程同时修改共享变量导致的数据不一致问题。

Semaphore信号量

可以使用Python中的threading模块和Semaphore类来实现多线程中的信号量同步。

Semaphore是一种计数器，用于控制对共享资源的访问。当信号量的值大于0时，线程可以访问共享资源并将信号量的值减1；当信号量的值为0时，线程必须等待，直到其他线程释放资源并将信号量的值增加1。

下面是一个使用Semaphore实现多线程同步的示例代码：

import threading

# 创建一个信号量，初始值为1
semaphore = threading.Semaphore(1)

def worker():
    # 获取信号量
    semaphore.acquire()
    try:
        # 访问共享资源
        print("Thread {} is accessing the shared resource".format(threading.current_thread().name))
    finally:
        # 释放信号量
        semaphore.release()

# 创建多个线程并启动
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, name="Thread-{}".format(i))
    t.start()

在上面的代码中，我们创建了一个初始值为1的信号量，并在多个线程中使用acquire()方法获取信号量，访问共享资源，然后使用release()方法释放信号量。由于信号量的初始值为1，因此只有一个线程可以访问共享资源，其他线程必须等待。

需要注意的是，在使用Semaphore时，必须确保在获取信号量后，一定要在try...finally语句块中释放信号量，以确保即使在访问共享资源时发生异常，也能够正确地释放信号量。