通过前面对 线程互斥锁lock / 线程事件event / 线程条件变量condition / 线程定时器timer 的讲解,相信你对线程threading模块已经有了一定的了解,同时执行多个线程的确可以提高程序的效率,但是并非线程的数量越多越好,可能对于计算机而言,你直接运行20~30线程可能没太大影响,如果同时运行上千个甚至上万个呢?我相信你电脑会直接瘫痪……
一.semaphore信号量原理
多线程同时运行,能提高程序的运行效率,但是并非线程越多越好,而semaphore信号量可以通过内置计数器来控制同时运行线程的数量,启动线程(消耗信号量)内置计数器会自动减一,线程结束(释放信号量)内置计数器会自动加一;内置计数器为零,启动线程会阻塞,直到有本线程结束或者其他线程结束为止;
二.semaphore信号量相关函数介绍
acquire() — 消耗信号量,内置计数器减一;
release() — 释放信号量,内置计数器加一;
在semaphore信号量有一个内置计数器,控制线程的数量,acquire()会消耗信号量,计数器会自动减一;release()会释放信号量,计数器会自动加一;当计数器为零时,acquire()调用被阻塞,直到release()释放信号量为止。
三.semaphore信号量使用
创建多个线程,限制同一时间最多运行5个线程,示例代码如下:
# !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公众号):猿说python @Github:www.github.com @File:python_semaphore.py @Time:2019/10/23 21:25 @Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累! """ # 导入线程模块 import threading # 导入时间模块 import time # 添加一个计数器,最大并发线程数量5(最多同时运行5个线程) semaphore = threading.Semaphore(5) def foo(): semaphore.acquire() #计数器获得锁 time.sleep(2) #程序休眠2秒 print("当前时间:",time.ctime()) # 打印当前系统时间 semaphore.release() #计数器释放锁 if __name__ == "__main__": thread_list= list() for i in range(20): t=threading.Thread(target=foo,args=()) #创建线程 thread_list.append(t) t.start() #启动线程 for t in thread_list: t.join() print("程序结束!")
输出结果:
当前时间: Wed Oct 23 22:21:59 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:21:59 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:21:59 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:21:59 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:21:59 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:01 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:01 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:01 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:01 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:01 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:03 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:03 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:03 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:03 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:03 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:05 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:05 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:05 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:05 2019 当前时间: Wed Oct 23 22:22:05 2019 程序结束!
根据打印的日志可以看出,同一时间只有5个线程运行,间隔两秒之后,再次启动5个线程,直到20个线程全部运行结束为止;如果没有设置信号量Semapaore,创建线程直接start(),输出的时间全部都是一样的,这个问题比较简单,可以自己去实验一下!
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原文地址:https://www.cnblogs.com/shuopython/p/11961542.html