Python3 threading的多线程管理中的线程管理与锁
【摘要】 提到Python的多线程,大家都说鸡肋。至于为什么,一定又要说什么“GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)”之类的解释了,哥书读的少,听不太懂,反正能让我们这种村里人看到同时跑了几个就行,至于什么多线程多进程,CPU是并行还是并发的,都随他去吧。 今天主要说一下threading模块的进程锁与进程管理内容。 用threading有几次,都是简单的有两...
提到Python的多线程,大家都说鸡肋。至于为什么,一定又要说什么“GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)”之类的解释了,哥书读的少,听不太懂,反正能让我们这种村里人看到同时跑了几个就行,至于什么多线程多进程,CPU是并行还是并发的,都随他去吧。
今天主要说一下threading模块的进程锁与进程管理内容。
用threading有几次,都是简单的有两个或者三个任务需要并发执行,比如服务器的主备等等,不用管它锁不锁的。但这次想用于管理几百个任务的依次并发,不得不看看了。
先说下threading.lock()
由于存在多个进程共同去修改某个数据的问题,所以必须要用到lock()
这东西比较简单,lock.acquire()用于添加锁,lock.release() 用于释放锁。太简单就不举例子了。
重点说下threading.Semaphore
Semaphore 在内部存在一个计数器,在用户调用 acquire() 时,计数器 -1,release() 则+1
举个例子说明下吧,刚好用下下午的简单测试代码:
由于为了保证计数器的不为负(因为变成负数,就相当于阻塞了哦....),最好使用finally,来进行release()的修改....
好了,点滴积累......
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