利用BoundedSemaphore()实现线程之间的资源协同访问

在并发编程中，BoundedSemaphore是一种用于控制线程资源协同访问的工具。它类似于计数信号量，但添加了一个上限。BoundedSemaphore类有两个主要方法：acquire()用于获取资源并将计数减1，release()用于释放资源并将计数加1。

下面我们通过一个使用例子来说明如何利用BoundedSemaphore实现线程之间的资源协同访问。

假设有一个简单的任务，需要多个线程同时进行计算，但是要求同时最多只有4个线程在执行，其余线程需要等待。我们可以使用BoundedSemaphore来实现这个要求。

首先，我们需要导入threading和time库，并创建一个BoundedSemaphore对象，设置计数初始值为4。

import threading
import time

semaphore = threading.BoundedSemaphore(4)

接下来，我们创建一个任务函数，该函数将会被多个线程调用。任务函数需要获取信号量的资源并执行一些操作。为了模拟任务的执行时间，我们使用time.sleep()函数来延迟一段时间。

def task():
    # 获取信号量的资源
    semaphore.acquire()
    
    # 执行一些操作
    print(f"Thread {threading.currentThread().getName()} is executing task...")
    time.sleep(1)
    
    # 释放信号量的资源
    semaphore.release()

然后，我们创建多个线程，并将任务函数作为目标函数传递给每个线程。

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task)
    threads.append(t)

# 启动所有线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

运行以上代码，我们可以观察到同时最多有4个线程在执行任务，其他线程将会等待直到有可用的资源。这样可以确保线程之间的资源协同访问。

利用BoundedSemaphore实现线程之间的资源协同访问，我们可以有效地控制并发访问资源的数量，从而提高程序的效率和性能。但需要注意的是，如果计数初始值为0，那么 个尝试获取资源的线程将会被阻塞，直到有其他线程释放资源。

总结起来，BoundedSemaphore是一种非常有用的并发编程工具，可以帮助我们实现线程之间的资源协同访问。通过控制计数的上限，我们可以有效地控制并发访问资源的数量，提高程序的效率和性能。