Python多线程实现同步的四种方式

import threading
import time

class Num:
  def __init__(self):
    self.num = 0
    self.lock = threading.Lock()
  def add(self):
    self.lock.acquire()#加锁，锁住相应的资源
    self.num += 1
    num = self.num
    self.lock.release()#解锁，离开该资源
    return num

n = Num()
class jdThread(threading.Thread):
  def __init__(self,item):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.item = item
  def run(self):
    time.sleep(2)
    value = n.add()#将num加1，并输出原来的数据和+1之后的数据
    print(self.item,value)

for item in range(5):
  t = jdThread(item)
  t.start()
  t.join()#使线程一个一个执行

import threading
import time
class Num:
  def __init__(self):
    self.num = 0
    self.sem = threading.Semaphore(value = 3)
    #允许最多三个线程同时访问资源

  def add(self):
    self.sem.acquire()#内部计数器减1
    self.num += 1
    num = self.num
    self.sem.release()#内部计数器加1
    return num

n = Num()
class jdThread(threading.Thread):
  def __init__(self,item):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.item = item
  def run(self):
    time.sleep(2)
    value = n.add()
    print(self.item,value)

for item in range(100):
  t = jdThread(item)
  t.start()
  t.join()

"""
一个简单的生产消费者模型，通过条件变量的控制产品数量的增减，调用一次生产者产品就是+1，调用一次消费者产品就会-1.
"""

"""
使用 Condition 类来完成，由于它也可以像锁机制那样用，所以它也有 acquire 方法和 release 方法，而且它还有
wait， notify， notifyAll 方法。
"""

import threading
import queue,time,random

class Goods:#产品类
  def __init__(self):
    self.count = 0
  def add(self,num = 1):
    self.count += num
  def sub(self):
    if self.count>=0:
      self.count -= 1
  def empty(self):
    return self.count <= 0

class Producer(threading.Thread):#生产者类
  def __init__(self,condition,goods,sleeptime = 1):#sleeptime=1
    threading.Thread.__init__(self)
    self.cond = condition
    self.goods = goods
    self.sleeptime = sleeptime
  def run(self):
    cond = self.cond
    goods = self.goods
    while True:
      cond.acquire()#锁住资源
      goods.add()
      print("产品数量:",goods.count,"生产者线程")
      cond.notifyAll()#唤醒所有等待的线程--》其实就是唤醒消费者进程
      cond.release()#解锁资源
      time.sleep(self.sleeptime)

class Consumer(threading.Thread):#消费者类
  def __init__(self,condition,goods,sleeptime = 2):#sleeptime=2
    threading.Thread.__init__(self)
    self.cond = condition
    self.goods = goods
    self.sleeptime = sleeptime
  def run(self):
    cond = self.cond
    goods = self.goods
    while True:
      time.sleep(self.sleeptime)
      cond.acquire()#锁住资源
      while goods.empty():#如无产品则让线程等待
        cond.wait()
      goods.sub()
      print("产品数量:",goods.count,"消费者线程")
      cond.release()#解锁资源

g = Goods()
c = threading.Condition()

pro = Producer(c,g)
pro.start()

con = Consumer(c,g)
con.start()

import threading
import queue
import time
import random

'''
1.创建一个 Queue.Queue() 的实例，然后使用数据对它进行填充。
2.将经过填充数据的实例传递给线程类，后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
3.每次从队列中取出一个项目，并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
4.在完成这项工作之后，使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
5.对队列执行 join 操作，实际上意味着等到队列为空，再退出主程序。
'''

class jdThread(threading.Thread):
  def __init__(self,index,queue):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.index = index
    self.queue = queue

  def run(self):
    while True:
      time.sleep(1)
      item = self.queue.get()
      if item is None:
        break
      print("序号：",self.index,"任务",item,"完成")
      self.queue.task_done()#task_done方法使得未完成的任务数量-1

q = queue.Queue(0)
'''
初始化函数接受一个数字来作为该队列的容量，如果传递的是
一个小于等于0的数，那么默认会认为该队列的容量是无限的.
'''
for i in range(2):
  jdThread(i,q).start()#两个线程同时完成任务

for i in range(10):
  q.put(i)#put方法使得未完成的任务数量+1