python线程信号量semaphore使用解析

这篇文章主要介绍了python线程信号量semaphore使用解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一.semaphore信号量原理

多线程同时运行，能提高程序的运行效率，但是并非线程越多越好，而semaphore信号量可以通过内置计数器来控制同时运行线程的数量，启动线程(消耗信号量)内置计数器会自动减一，线程结束(释放信号量)内置计数器会自动加一；内置计数器为零，启动线程会阻塞，直到有本线程结束或者其他线程结束为止;

二.semaphore信号量相关函数介绍

acquire() — 消耗信号量，内置计数器减一;

release() — 释放信号量，内置计数器加一;

在semaphore信号量有一个内置计数器，控制线程的数量，acquire()会消耗信号量，计数器会自动减一；release()会释放信号量，计数器会自动加一；当计数器为零时，acquire()调用被阻塞，直到release()释放信号量为止。

三.semaphore信号量使用

创建多个线程，限制同一时间最多运行5个线程，示例代码如下：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:何以解忧
@Blog(个人博客地址): shuopython.com
@WeChat Official Account(微信公众号)：猿说python
@Github:www.github.com

@File:python_semaphore.py
@Time:2019/10/23 21:25

@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！
"""

# 导入线程模块
import threading
# 导入时间模块
import time

# 添加一个计数器，最大并发线程数量5(最多同时运行5个线程)
semaphore = threading.Semaphore(5)

def foo():
  semaphore.acquire()  #计数器获得锁
  time.sleep(2)  #程序休眠2秒
  print("当前时间：",time.ctime()) # 打印当前系统时间
  semaphore.release()  #计数器释放锁

if __name__ == "__main__":

  thread_list= list()
  for i in range(20):
    t=threading.Thread(target=foo,args=()) #创建线程
    thread_list.append(t)
    t.start() #启动线程

  for t in thread_list:
    t.join()

  print("程序结束！")

输出结果：

当前时间： Wed Oct 23 22:21:59 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:21:59 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:21:59 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:21:59 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:21:59 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:01 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:01 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:01 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:01 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:01 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:03 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:03 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:03 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:03 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:03 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:05 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:05 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:05 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:05 2019
当前时间： Wed Oct 23 22:22:05 2019
程序结束！

根据打印的日志可以看出，同一时间只有5个线程运行，间隔两秒之后，再次启动5个线程，直到20个线程全部运行结束为止；如果没有设置信号量Semapaore,创建线程直接start()，输出的时间全部都是一样的，这个问题比较简单，可以自己去实验一下！

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持python博客。