python3.4多线程实现同步的四种方式

临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源，典型例子就是打印机，它一次只能被一个程序用来执行打印功能，因为不能多个线程同时操作，而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。

1. 锁机制

threading的Lock类，用该类的acquire函数进行加锁，用realease函数进行解锁

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

当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念）。

直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。

2. 信号量

信号量也提供acquire方法和release方法，每当调用acquire方法的时候，如果内部计数器大于0，则将其减1，如果内部计数器等于0，则会阻塞该线程，知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置。

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()

3. 条件判断

所谓条件变量，即这种机制是在满足了特定的条件后，线程才可以访问相关的数据。

它使用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。

"""
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()

4. 同步队列

put方法和task_done方法，queue有一个未完成任务数量num，put依次num+1，task依次num-1.任务都完成时任务结束。

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