Python多线程编程中的函数使用技巧

发布时间：2023-06-02 15:05:22

Python作为一门高级编程语言，其多线程编程也有广泛的应用。在Python中，多线程编程可以使用线程模块，同时也可以使用内置模块threading。使用多线程可以提高程序的并发性和效率，但是也容易出现线程安全和性能问题。因此，在Python多线程编程中，需要掌握一些函数使用技巧，以提高多线程编程的效率和安全性。

1、使用Lock对象实现同步锁

在Python多线程编程中，由于多个线程是并发执行的，因此很容易遇到竞争条件。为了避免竞争条件，可以使用锁机制来确保一段代码只能被一个线程执行。Python中的标准库threading提供了Lock类。

Lock.acquire()方法用来获取锁，在获取锁之前，如果锁已经被其他线程占用，则会一直等待直到锁被释放为止；

Lock.release()方法用来释放锁，释放锁后其他线程就可以获取该锁。

示例代码：

import threading

num = 0

lock = threading.Lock()

def add_num():

global num

lock.acquire()

num += 1

lock.release()

def test():

t1 = threading.Thread(target=add_num)

t2 = threading.Thread(target=add_num)

t1.start()

t2.start()

t1.join()

t2.join()

print("num is:", num)

if __name__ == "__main__":

test()

输出结果：

num is: 2

2、使用Condition对象实现线程间的通信

多线程之间的通信是比较常见的问题，多个线程之间需要传递数据或者等待其他线程的通知。在Python多线程编程中，使用Condition对象可以很好地解决这些问题。Python中的标准库threading提供了Condition类。

Condition.wait()方法会释放Condition对象的锁，并使当前线程进入等待状态，直到其他线程调用Notify或NotifyAll方法来唤醒该线程；

Condition.notify()方法会唤醒一个正在等待该Condition对象的线程；

Condition.notifyAll()方法会唤醒所有正在等待该Condition对象的线程。

示例代码：

import threading

class BankAccount:

def __init__(self, balance=0):

self.balance = balance

self.condition = threading.Condition()

def withdraw(self, amount):

with self.condition:

while self.balance < amount:

print("Waiting for sufficient balance")

self.condition.wait()

self.balance -= amount

print("Withdrawal successful. New balance: ", self.balance)

def deposit(self, amount):

with self.condition:

self.balance += amount

print("Deposit successful. New balance: ", self.balance)

self.condition.notifyAll()

def test():

account = BankAccount(balance=100)

threads = []

for i in range(10):

thread = threading.Thread(target=account.withdraw, args=(20,))

threads.append(thread)

thread.start()

deposit_thread = threading.Thread(target=account.deposit, args=(200,))

deposit_thread.start()

for thread in threads:

thread.join()

if __name__ == "__main__":

test()

输出结果：

Waiting for sufficient balance

Withdrawal successful. New balance: 80

Withdrawal successful. New balance: 60

Withdrawal successful. New balance: 40

Withdrawal successful. New balance: 20

Withdrawal successful. New balance: 0

Waiting for sufficient balance

Withdrawal successful. New balance: 180

Waiting for sufficient balance

Withdrawal successful. New balance: 160

Waiting for sufficient balance

Withdrawal successful. New balance: 140

3、使用Semaphore对象实现资源限制

在Python多线程编程中，如果有多个线程需要同时访问某个资源，可能会出现资源竞争的情况，从而导致程序出现性能问题。解决这个问题的方法是使用Semaphore对象，将资源锁定在某个范围内，以限制资源的访问数量。Python中的标准库threading提供了Semaphore类。

Semaphore.acquire()方法用于获取Semaphore对象的信号量，如果信号量已经被其他线程占用，则会一直等待直到信号量被释放为止；

Semaphore.release()方法用于释放Semaphore对象的信号量。

示例代码：

import threading

class ThreadPool:

def __init__(self, size):

self.semaphore = threading.Semaphore(size)

self.tasks = []

def add_task(self, func, args):

self.tasks.append((func, args))

def execute(self):

threads = []

for func, args in self.tasks:

thread = threading.Thread(target=self.execute_task, args=(func, args))

threads.append(thread)

thread.start()

for thread in threads:

thread.join()

def execute_task(self, func, args):

self.semaphore.acquire()

func(args)

self.semaphore.release()

def download(url):

print("Downloading: ", url)

def test():

pool = ThreadPool(size=2)

for i in range(6):

pool.add_task(download, "https://www.example.com/%s" % i)

pool.execute()

if __name__ == "__main__":

test()

输出结果：

Downloading: https://www.example.com/0

Downloading: https://www.example.com/1

Downloading: https://www.example.com/3

Downloading: https://www.example.com/2

Downloading: https://www.example.com/4

Downloading: https://www.example.com/5

4、使用Event对象实现线程同步

在Python多线程编程中，使用Event对象可以实现线程的同步。Event对象可以用来实现“等待/通知”机制，即一个线程等待一个事件的发生，另一个线程发生该事件以通知等待的线程。Python中的标准库threading提供了Event类。

Event.wait()方法用于等待Event对象被设置（set）；

Event.set()方法用于设置Event对象的状态为True，通知所有等待该Event对象的线程；

Event.clear()方法用于清除Event对象的状态，使其变为False。

示例代码：

import threading

class Printer:

def __init__(self):

self.event = threading.Event()

def print_even(self):

for i in range(0, 10, 2):

self.event.wait()

print(i)

self.event.clear()

def print_odd(self):

for i in range(1, 10, 2):

print(i)

self.event.set()

def test():

printer = Printer()

thread1 = threading.Thread(target=printer.print_even)

thread2 = threading.Thread(target=printer.print_odd)

thread1.start()

thread2.start()

thread1.join()

thread2.join()

if __name__ == "__main__":

test()

输出结果：

5、使用ThreadLocal对象维护变量的局部性

在多线程编程中，每个线程执行的代码都是相同的，但是每个线程需要自己的局部变量。Python中的ThreadLocal对象可以用来实现变量的局部性。ThreadLocal对象可以为每个线程维护独立的数据副本，从而避免了多个线程同时访问同一个全局变量的问题。Python中的标准库threading提供了ThreadLocal类。

ThreadLocal.get()方法用于获取当前线程的变量；

ThreadLocal.set()方法用于设置当前线程的变量。

示例代码：

import threading

local = threading.local()

def print_name():

print("Thread %s is processing %s" % (threading.current_thread().name, local.name))

def test():

local.name = "Mike"

t1 = threading.Thread(target=print_name, name="Thread1")

t2 = threading.Thread(target=print_name, name="Thread2")

t1.start()

t2.start()

t1.join()

t2.join()

if __name__