在Python中使用Semaphore()实现线程同步

在Python中，可以使用Semaphore()来实现线程同步。Semaphore是一种常见的并发控制机制，可以限制同时执行的线程数量。

Semaphore()的初始化参数是一个整数n，表示最多有n个线程可以同时执行。当一个线程调用acquire()方法时，Semaphore的计数器会减1；当一个线程调用release()方法时，Semaphore的计数器会加1。当计数器为0时，调用acquire()方法的线程会被阻塞，直到有其他线程调用release()方法释放计数器。

下面是一个使用Semaphore实现线程同步的例子。假设有10个工人正在生产商品，每个工人需要3秒钟的时间来完成一件商品。我们希望使用Semaphore来限制同时执行生产任务的工人数量为5个，即同一时间最多只能有5个工人在生产。

import threading
import time

class Worker(threading.Thread):
    def __init__(self, name, semaphore):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.semaphore = semaphore
    
    def run(self):
        print(f"{self.name} 开始生产商品")
        time.sleep(3) # 模拟生产一件商品需要的时间
        print(f"{self.name} 完成生产商品")
        self.semaphore.release() # 释放Semaphore的计数器

def main():
    num_workers = 10
    max_concurrent = 5
    semaphore = threading.Semaphore(max_concurrent) # 初始化Semaphore
    
    workers = []
    for i in range(num_workers):
        worker = Worker(f"工人-{i+1}", semaphore)
        workers.append(worker)
        worker.start()
        semaphore.acquire() # 获取Semaphore的计数器
    
    for worker in workers:
        worker.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

在上面的例子中，我们创建了10个工人线程，每个工人线程在运行时会先调用semaphore.acquire()获取Semaphore的计数器，当计数器为0时，线程会被阻塞。然后每个工人线程会经过3秒的睡眠后完成生产，并调用semaphore.release()释放Semaphore的计数器，给其他线程获取的机会。

由于我们通过semaphore.acquire()限制了同时执行的线程数量为5个，所以同一时间最多只能有5个工人在生产商品。其他工人需要等待有空位后才能开始生产。这样就实现了线程同步，避免了资源竞争的问题。

通过Semaphore，我们可以方便地控制并发执行的线程数量，实现线程的同步。在实际开发中，Semaphore常常用于控制对某些共享资源的访问，避免多个线程同时对资源进行修改而引发的问题。