Python 线程信号量 semaphore - Python零基础入门教程

目录

• 一.Python 线程信号量 semaphore 简介
• 二.Python 线程信号量 semaphore 原理
• 三.Python 线程信号量 semaphore 函数介绍
• 四.Python 线程信号量 semaphore 使用
• 五.猜你喜欢

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一.Python 线程信号量 semaphore 简介

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……

二.Python 线程信号量 semaphore 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;

三.Python 线程信号量 semaphore 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。

四.Python 线程信号量 semaphore 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:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程信号量 semaphore.py
@Time:2021/05/04 07:37
@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： Tue May 4 12:01:43 2021
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当前时间： Tue May 4 12:01:43 2021
当前时间： Tue May 4 12:01:45 2021
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当前时间： Tue May 4 12:01:45 2021
当前时间： Tue May 4 12:01:47 2021
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当前时间： Tue May 4 12:01:47 2021
当前时间： Tue May 4 12:01:49 2021
当前时间： Tue May 4 12:01:49 2021
当前时间： Tue May 4 12:01:49 2021
当前时间： Tue May 4 12:01:49 2021
当前时间： Tue May 4 12:01:49 2021
程序结束！

Process finished with exit code 0

\'\'\'

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！

五.猜你喜欢

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来源：https://www.cnblogs.com/shuopython/p/14930792.html
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