铁乐学python_Day42_锁和队列

铁乐学python_Day42_锁和队列

例:多个线程抢占资源的情况
from threading import Thread
import time

def work():
    global n
    temp = n
    time.sleep(0.1)
    n = temp - 1

if __name__ == '__main__':
    n = 100
    l = []

    for i in range(100):
        p = Thread(target=work)
        l.append(p)
        p.start()

    for p in l:
        p.join()

    print(n) # 很有可能n=99

这个时候为了保障数据的安全,我们可以对公共数据使用锁锁起来。
import threading
R=threading.Lock()
R.acquire()
'''
对公共数据的操作
'''
R.release()

例:加锁同步数据
from threading import Thread,Lock
import time

def work():
    global n
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.1)
    n=temp-1
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    n=100
    l=[]
    for i in range(100):
        p=Thread(target=work)
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()

    print(n) #结果肯定为0,由原来的并发执行变成串行,牺牲了执行效率保证了数据安全。

例:互斥锁与join的区别
#不加锁:并发执行,速度快,数据不安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import time
def task():
    global n
    print('%s is running' %current_thread().getName())
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1

if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:0.5216062068939209 n:99
'''

#部分数据加上同步锁:未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度慢,数据安全。
from threading import current_thread,Thread,Lock
import time
def task():
    #未加锁的代码并发运行
    time.sleep(3)
    print('%s start to run' %current_thread().getName())
    global n
    #加锁的代码串行运行
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:53.294203758239746 n:0
'''

#加锁会让运行变成串行,而在start之后立即使用join,不用加锁了也是串行的效果。那么为什么使用加锁呢?
#在start之后立刻使用jion,也会将100个任务的执行变成串行,最终n的结果是0,也是安全的,
#但问题是start后立即join:任务内的所有代码都是串行执行的,
#而加锁,只是加锁的部分即修改共享数据的部分是串行的,
#单从保证数据安全方面,二者都可以实现,但很明显是加锁的效率更高.

from threading import current_thread,Thread,Lock
import time
def task():
    time.sleep(3)
    print('%s start to run' %current_thread().getName())
    global n
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1

if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        t.start()
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 start to run
Thread-2 start to run
......
Thread-100 start to run
主:350.6937336921692 n:0 #耗时是多么的恐怖
'''

死锁与递归锁死锁与递归锁

死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象。
若无外力作用,它们都将无法推进下去。
此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。

如下就是死锁:
from threading import Lock as Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
print("铁乐猫")
mutexA.release()
mutexA.release()

解决方法,递归锁.

在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源,python提供了递归锁RLock。
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源可以被多次require。
直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。
上面的例子如果使用RLock代替Lock,则不会发生死锁:

from threading import RLock as Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
print("铁乐猫")
mutexA.release()
mutexA.release()

死锁典型例子:科学家吃面
import time
from threading import Thread,Lock
noodle_lock = Lock()
fork_lock = Lock()
def eat1(name):
    noodle_lock.acquire()
    print('%s 抢到了面条'%name)
    fork_lock.acquire()
    print('%s 抢到了叉子'%name)
    print('%s 吃面'%name)
    fork_lock.release()
    noodle_lock.release()

def eat2(name):
    fork_lock.acquire()
    print('%s 抢到了叉子' % name)
    time.sleep(1)
    noodle_lock.acquire()
    print('%s 抢到了面条' % name)
    print('%s 吃面' % name)
    noodle_lock.release()
    fork_lock.release()

for name in ['tiele','mao','铁乐猫']:
    t1 = Thread(target=eat1,args=(name,))
    t2 = Thread(target=eat2,args=(name,))
    t1.start()
    t2.start()

递归锁解决科学家吃面中的死锁问题
import time
from threading import Thread,RLock
fork_lock = noodle_lock = RLock()
def eat1(name):
    noodle_lock.acquire()
    print('%s 抢到了面条'%name)
    fork_lock.acquire()
    print('%s 抢到了叉子'%name)
    print('%s 吃面'%name)
    fork_lock.release()
    noodle_lock.release()

def eat2(name):
    fork_lock.acquire()
    print('%s 抢到了叉子' % name)
    time.sleep(1)
    noodle_lock.acquire()
    print('%s 抢到了面条' % name)
    print('%s 吃面' % name)
    noodle_lock.release()
    fork_lock.release()

for name in ['tiele','mao','铁乐猫]:
    t1 = Thread(target=eat1,args=(name,))
    t2 = Thread(target=eat2,args=(name,))
    t1.start()
    t2.start()


定时器(Timer)
定时器,指定n秒后执行某个操作。
例:
from threading import Timer

def hello():
    print("hello, world")

t = Timer(1, hello)
t.start()  # after 1 seconds, "hello, world" will be printed

线程队列(queue队列)

queue队列 :使用import queue,用法与进程中使用Queue一样。

队列长度可为无限或者有限。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。

调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。
put()有两个参数,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,put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。
如果block为0,put方法将引发Full异常。

调用队列对象的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。

python queue 模块有三种队列:

1)class queue.Queue(maxsize=0) #First In First Out
[FIFO 类似于栈 先进先出]
import queue

q=queue.Queue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(先进先出):
first
second
third
'''

2)class queue.LifoQueue(maxsize=0) #Last In Fisrt Out
[LIFO 类似于堆 后进先出]

import queue

q=queue.LifoQueue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(后进先出):
third
second
first
'''

class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列
[优先级队列 数字越小(优先级越高)越先取出]

import queue

q=queue.PriorityQueue()
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((20,'a'))
q.put((10,'b'))
q.put((30,'c'))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
(10, 'b')
(20, 'a')
(30, 'c')
'''

队列中的其它方法:
Queue.full    # 与maxsize大小对应
Queue.qsize() # 返回队列的大小
Queue.empty() # 队列若为空则返回True  
Queue.full()  # 队列若为满则返回True 
Queue.join()  # block(阻塞)直到queue被消费完毕,再执行后面的操作

Queue.get([block[, timeout]]) # 获取队列,timeout等待时间
Queue.get_nowait()         # 相当Queue.get(False)
Queue.put(item)            # 非阻塞 写入队列,timeout等待时间
Queue.put_nowait(item)        # 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done()  # 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号

例:使用多线程完成队列中的任务

import queue
import threading
import time
import random

q = queue.Queue(0)  # 当有多个线程共享一个东西的时候就可以用它了
NUM_WORKERS = 3

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self, input, worktype):
        self._jobq = input
        self._work_type = worktype
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        while True:
            if self._jobq.qsize() > 0:
                self._process_job(self._jobq.get(), self._work_type)
            else:
                break

    def _process_job(self, job, worktype):
        doJob(job, worktype)


def doJob(job, worktype):
    time.sleep(random.random() * 3)
    print("doing", job, " worktype ", worktype)


if __name__ == '__main__':
    print("begin....")
    for i in range(NUM_WORKERS * 2):
        q.put(i)  # 放入到任务队列中去
    print("job qsize:", q.qsize())

    for x in range(NUM_WORKERS):
        MyThread(q, x).start()

运行效果:
begin....
job qsize: 6
doing 2  worktype  2
doing 0  worktype  0
doing 1  worktype  1
doing 3  worktype  2
doing 5  worktype  1
doing 4  worktype  0

end
参考:http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/8306047.html

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