Python學習---同步條件event/隊列queue1223

寫在前面：

在使用這些共享API的時候，咱們要注意如下幾點:

　　在UNIX平臺上，當某個進程終結以後，該進程須要被其父進程調用wait，不然進程成爲殭屍進程(Zombie)。因此，有必要對每一個Process對象調用join()方法 (實際上等同於wait)。對於多線程來講，因爲只有一個進程，因此不存在此必要性。

　　multiprocessing提供了threading包中沒有的IPC(好比Pipe和Queue)，效率上更高。應優先考慮Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (由於它們佔據的不是用戶進程的資源)。

　　多進程應該避免共享資源。在多線程中，咱們能夠比較容易地共享資源，好比使用全局變量或者傳遞參數。在多進程狀況下，因爲每一個進程有本身獨立的內存空間，以上方法並不合適。此時咱們能夠經過共享內存和Manager的方法來共享資源。但這樣作提升了程序的複雜度，並由於同步的須要而下降了程序的效率。

Process.PID中保存有PID，若是進程尚未start()，則PID爲None。

　　window系統下，須要注意的是要想啓動一個子進程，必須加上那句if __name__ == "main"，進程相關的要寫在這句下面。

同步條件event

   條件同步和條件變量同步差很少意思，只是少了鎖功能，由於條件同步設計於不訪問共享資源的條件環境。

圍繞一個標誌位來進行判斷

event=threading.Event()：條件環境對象，初始值 爲False；

event.isSet()：返回event的狀態值；

event.wait()：若是 event.isSet()==False將阻塞線程；

event.set()： 設置event的狀態值爲True，全部阻塞池的線程激活進入就緒狀態， 等待操做系統調度；

event.clear()：恢復event的狀態值爲False。

案例一：

import threading,time
class Boss(threading.Thread):
    def run(self):
        print("BOSS：今晚你們都要加班到22:00。")
        event.isSet() or event.set()
        time.sleep(5)
        print("BOSS：<22:00>能夠下班了。")
        event.isSet() or event.set()
class Worker(threading.Thread):
    def run(self):
        event.wait()
        print("Worker：哎……命苦啊！")
        time.sleep(0.25)
        event.clear()
        event.wait()
        print("Worker：OhYeah!")
if __name__=="__main__":
    event=threading.Event()
    threads=[]
    for i in range(5):
        threads.append(Worker())
    threads.append(Boss())
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

案例二：

import threading,time
import random
def light():
    if not event.isSet():
        event.set() #wait就不阻塞 #綠燈狀態
    count = 0
    while True:
        if count < 10:
            print('\033[42;1m--green light on---\033[0m')
        elif count <13:
            print('\033[43;1m--yellow light on---\033[0m')
        elif count <20:
            if event.isSet():
                event.clear()
            print('\033[41;1m--red light on---\033[0m')
        else:
            count = 0
            event.set() #打開綠燈
        time.sleep(1)
        count +=1
def car(n):
    while 1:
        time.sleep(random.randrange(10))
        if  event.isSet(): #綠燈
            print("car [%s] is running.." % n)
        else:
            print("car [%s] is waiting for the red light.." %n)
if __name__ == '__main__':
    event = threading.Event()
    Light = threading.Thread(target=light)
    Light.start()
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=car,args=(i,))
        t.start()

多線程利器---隊列queue

隊列由於是可使2遍都開口，因此FIFO，棧是開頭封閉，只能從底部出，因此先進後出

Python Queue模塊有三種隊列及構造函數:

一、Python Queue模塊的FIFO隊列先進先出。   class queue.Queue(maxsize)

二、LIFO相似於堆，即先進後出。              class queue.LifoQueue(maxsize)

三、還有一種是優先級隊列級別越低越先出來。   class queue.PriorityQueue(maxsize)

注意：列表時線程不安全的，隊列是安全的，內部有一把鎖保證了我數據的安全

import queue
# 隊列長度可爲無限或者有限，默認是Queue(0),表示無限長
d = queue.Queue(2)  #可經過Queue的構造函數的可選參數maxsize來設定隊列長度,若是maxsize小於1就表示隊列長度無限。
d.put('hello', 0) # 第一個item爲必需的，爲插入項目的值；
                  # 第二個block爲可選參數，默認爲1。若是隊列當前爲空且block爲1，線程阻塞,直到空出一個數據單元
                  # 若是block爲0，put方法將引起Full異常。
d.put('world', 0)
# d.put('2017', 0) # 第三個，阻塞報異常
print(d.get())    # get()方法從隊頭刪除並返回一個項目。可選參數爲block，默認爲True。
                  # 若是隊列爲空且block爲True，get()就使調用線程暫停，直至有項目可用。
                  # 若是隊列爲空且block爲False，隊列將引起Empty異常。
print(d.get())

隊列的方法

此包中的經常使用方法(q = Queue.Queue()):
q.qsize() 返回隊列的大小
q.empty() 若是隊列爲空，返回True,反之False
q.full() 若是隊列滿了，返回True,反之False
q.full 與 maxsize 大小對應
q.get([block[, timeout]]) 獲取隊列，timeout等待時間
q.get_nowait() 至關q.get(False)非阻塞 
q.put(item) 寫入隊列，timeout等待時間
q.put_nowait(item) 至關q.put(item, False)
q.task_done() 在完成一項工做以後，
q.task_done() 函數向任務已經完成的隊列發送一個信號

實例一：

import threading,queue
from time import sleep
from random import randint
class Production(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            r=randint(0,100)
            q.put(r)
            print("生產出來%s號包子"%r)
            sleep(1)
class Proces(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            re=q.get()
            print("吃掉%s號包子"%re)
if __name__=="__main__":
    q=queue.Queue(10)
    threads=[Production(),Production(),Production(),Proces()]
    for t in threads:
        t.start()

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