时间:2020-10-06来源:www.pcxitongcheng.com作者:电脑系统城
Condition的处理流程如下:
首先acquire一个条件变量,然后判断一些条件。
Condition的基本原理如下:
可以认为Condition对象维护了一个锁(Lock/RLock)和一个waiting池。线程通过acquire获得Condition对象,当调用wait方法时,线程会释放Condition内部的锁并进入blocked状态,同时在waiting池中记录这个线程。当调用notify方法时,Condition对象会从waiting池中挑选一个线程,通知其调用acquire方法尝试取到锁。
Condition对象的构造函数可以接受一个Lock/RLock对象作为参数,如果没有指定,则Condition对象会在内部自行创建一个RLock。
除了notify方法外,Condition对象还提供了notifyAll方法,可以通知waiting池中的所有线程尝试acquire内部锁。由于上述机制,处于waiting状态的线程只能通过notify方法唤醒,所以notifyAll的作用在于防止有的线程永远处于沉默状态。
演示条件变量同步的经典问题是生产者与消费者问题:假设有一群生产者(Producer)和一群消费者(Consumer)通过一个市场来交互产品。生产者的”策略“是如果市场上剩余的产品少于1000个,那么就生产100个产品放到市场上;而消费者的”策略“是如果市场上剩余产品的数量多余100个,那么就消费3个产品。用Condition解决生产者与消费者问题的代码如下:
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 |
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 28 17:15:29 2018 @author: 18665 """ import threading import time class Producer(threading.Thread): # 生产者函数 def run( self ): global count while True : if con.acquire(): # 当count 小于等于1000 的时候进行生产 if count > 1000 : con.wait() else : count = count + 100 msg = self .name + ' produce 100, count=' + str (count) print (msg) # 完成生成后唤醒waiting状态的线程, # 从waiting池中挑选一个线程,通知其调用acquire方法尝试取到锁 con.notify() con.release() time.sleep( 1 ) class Consumer(threading.Thread): # 消费者函数 def run( self ): global count while True : # 当count 大于等于100的时候进行消费 if con.acquire(): if count < 100 : con.wait() else : count = count - 5 msg = self .name + ' consume 5, count=' + str (count) print (msg) con.notify() # 完成生成后唤醒waiting状态的线程, # 从waiting池中挑选一个线程,通知其调用acquire方法尝试取到锁 con.release() time.sleep( 1 ) count = 500 con = threading.Condition() def test(): for i in range ( 2 ): p = Producer() p.start() for i in range ( 5 ): c = Consumer() c.start() if __name__ = = '__main__' : test() |
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脚本之家。
2023-03-17
python flask项目打包成docker镜像发布的过程2023-03-17
python调试模块ipdb详解2023-03-17
python使用openai生成图像的超详细教程python cron定时任务触发接口自动化巡检 apscheduler报错:Run time of job …… next run at: ……)” was missed by misfire_grace_time参数 找到任务超时的根本原因...
2023-03-15