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线程同步：
线程间协同，通过某种技术，让一个线程访问某些数据时，其它线程不能访问这些数据，直到该线程完成对数据的操作；
结果要能预知；
critical section，临界区；
mutex，互斥量，threading.Lock类； #即锁，你用我不用，我用你不用
semaphore，信号量；
event，事件，threading.Event类；
barrier，屏障、栅栏，threading.Barrier；
帮助：
Python 3.5.3 documentation-->Library Reference-->Concurrent Execution-->threading
目录
threading.Event类：...1
theading.Lock类：...4
阻塞锁：...5
非阻塞锁：...10
event，事件，是线程间通信机制中最简单的实现，使用一个内部的flag标记，通过flag的True或False的变化来进行操作；
e.set()，标记设置为True；
e.clear()，标记设置为False；
e.is_set()，标记是否为True；
e.wait(timeout=None)，Block until the internal flag is true，设置等待标记为True的时长，None为无限等待，等到返回True，未等到超时了返回False；
e.wait()的使用：
wait优于sleep，wait会主动让出时间片，其它线程可以被调度，而sleep会占用时间片不让出；
例：
def do(interval, e: threading.Event):
while not e.wait(interval):
logging.info('do sth')
e = threading.Event()
threading.Thread(target=do, args=(3,e)).start()
e.wait(5) #可用time.sleep(5)，e.wait(5)优于time.sleep(5)
e.set()
print('main exit')
输出：
2018-07-30-14:58:08 Thread info: 10268 Thread-1 do sth
main exit
例：
老板雇佣了一个工人，让他生产杯子，老板一直等着工人，直到生产了10个杯子；
import threading
import time
import logging
FORMAT = '%(asctime)-15s\tThread info: %(thread)d %(threadName)s %(message)s'
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=FORMAT, datefmt='%Y-%m-%d-%H:%M:%S')
cups = [] #当前，如果多个工人做则有问题
event = threading.Event() #实例，主线程、boss、worker都要看event，注意其作用域，使用同一个Event对象的flag
def boss(e: threading.Event):
logging.info("I'm boss,waiting for U.")
e.wait()
logging.info('good job.')
def worker(n, e: threading.Event):
while True:
time.sleep(0.5)
cups.append(1)
logging.info('make 1')
if len(cups) >= n:
# logging.info('I finished my job. {}'.format(len(cups))) #此处打印也可放到下面，老板在主线程中等待，if event.wait():中
e.set()
break
logging.info('I finished my job. {}'.format(len(cups)))
b = threading.Thread(target=boss, args=(event,))
w = threading.Thread(target=worker, args=(10, event))
w.start()
b.start()
# if event.wait(): #方1，老板在主线程中等待
# logging.info('I finished my job. {}'.format(len(cups)))
# while not event.wait(1): #方2，1秒看1次，老板在主线程中等待
# pass
# logging.info('I finished my job. {}'.format(len(cups)))
# while not event.is_set(): #方3，老板在主线程中等待
# event.wait() #谁wait就是等到flag变为True，或等到超时返回False，不限制等待的个数
# logging.info('I finished my job. {}'.format(len(cups)))
输出：
2018-07-30-14:47:12 Thread info: 11032 Thread-1 I'm boss,waiting for U.
2018-07-30-14:47:13 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:13 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:14 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:14 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:15 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:15 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:16 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:16 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:17 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:17 Thread info: 6996 Thread-2 make 1
2018-07-30-14:47:17 Thread info: 6996 Thread-2 I finished my job. 10
2018-07-30-14:47:17 Thread info: 11032 Thread-1 good job.
例：
Event练习：
实现Timer，延时执行的线程；
延时计算add(x,y)；
思路：
Timer的构造函数中参数得有哪些？
如何实现start启动一个线程执行函数？
如何cancel取消待执行任务？
class Timer:
def __init__(self, interval, fn, *args, **kwargs):
self.interval = interval
self.fn = fn
self.args = args
self.kwargs = kwargs
self.event = threading.Event()
def start(self):
threading.Thread(target=self.__do).start()
def cancel(self):
self.event.set()
def __do(self):
self.event.wait(self.interval) #等待超时后返回False
# print(self.event.__dict__) # {'_flag': False, '_cond':
print(self.event.is_set()) #False
if not self.event.is_set():
self.fn(*self.args, **self.kwargs)
def add(x, y):
logging.info(x+y)
t = Timer(3, add, 4, 5)
t.start()
#t.cancel() #有此句self.is_set()为True
输出：
False
2018-07-31-09:29:45 Thread info: 5156 Thread-1 9
解决多线程中数据同步；
凡是存在共享资源争抢的地方都可使用锁，从而保证只有一个使用者可完全使用这个资源；
程序=数据+算法，要保证数据的结果是可预知的，若不可预知该程序是没用的，为得到正确的结果，性能是其次已不重要了；
一旦某一线程获得锁，其它试图获取的线程将被阻塞；
acquire(blocking=True,timeout=-1)，默认阻塞，阻塞可设置超时时间；非阻塞时，timeout禁止设置；成功获取锁，返回True，否则返回False；
release()，释放锁，可从任何线程调用释放；该方法执行后，已上锁的锁会被重置为unlocked；在未上锁的锁上调用release()，抛RuntimeError: release unlocked lock；
注：
锁将acquire()和release()中间的代码管住；
大多数情况下用的是阻塞锁；
锁，类似ATM机的小房子；
加锁，应在分析业务基础之上，在合适的地方加，不能从前到后加一把大锁，这样效率低下；
加锁、解锁：
一般来说，加锁后还要有一些代码实现，在释放锁之前还有可能抛异常，一旦出现异常，锁无法释放，但当前线程可能因为这个异常终止了，这就产生了死锁；
一般谁（某个线程）加的锁谁解锁；
常用语句：
try...finally，保证锁的释放；
with，Lock类中有__enter__()和__exit__()，锁对象支持上下文管理；
锁的应用场景：
锁，适用于访问和修改同一个共享资源的时候，即读写同一个资源的时候；
如果全部都是读取同一个共享资源需要锁吗？不需要，因为这时可认为共享资源是不可变的，每一次读取它都是一样的值，所以不用加锁；
不使用锁，虽有了效率，但结果是错的；
使用了锁，虽效率低下，但结果是对的，所以为了对的结果，让计算机计算去吧！
使用锁的注意事项：
少用锁，必要时加锁，使用了锁，多线程访问被锁的资源时，就成了串行，要么排队执行，要么争抢执行；
例如，高速公路上的车并行跑，到了省界只开放了一个收费口，过了这个口，车辆依然可在多车道上并行跑；过收费口时，如果排队一辆一辆过，加不加锁一样，效率相当，但一旦出现争抢，就必须加锁一辆辆过；
加锁时间越短越好，不需要就立即释放锁；
一定要避免死锁，尽量用with语句；
lock.acquire()
例：
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
print('get locker1')
lock.acquire() #block，再次获取同一个锁时阻塞（独占），必须等别人将该锁释放才能获取到，此行之后的语句不能执行；即，某一线程获得锁后，另一线程只要执行到lock.acquire()就会阻塞住（卡住）
print('get locker2')
lock.release() #一旦某一线程release，等着的线程争抢，谁抢到谁上锁；一般情况，有多少个acquire就有多少个release；要保证一定release，用到上下文（with语句）或try...finally
print('release locker')
注：
死锁（解不开的锁，就是死锁）：
同一个锁，你等我释放、我等你释放、自己等自己释放；
两个锁，你等我放一把，我等你放一把，互相等待，都不释放，都为阻塞状态；
例：
def work():
time.sleep(3)
lock.release() #任何一个线程都可对同一个锁操作，此处释放锁
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
print('get locker1')
threading.Thread(target=work).start()
time.sleep(5)
lock.acquire()
print('get locker2')
lock.release()
print('release locker')
例：
需求：10个工人完成100个杯子；
注：临界点问题：
当生产到99个时，若每个线程都可看到，每个线程看到转头去生产了，导致结果会多；
只允许一个线程可看到当前生产杯子的数量，其它线程不可见，这个线程看到后生产完1个杯子时，其它线程均可看到，杯子数量达到要求就不生产了；
cups = []
def worker(task=100):
while True:
count = len(cups)
logging.info('current count: {}'.format(count))
if count >= task:
break
cups.append(1)
logging.info('{} make 1'.format(threading.current_thread()))
logging.info('total: {}'.format(count))
for _ in range(10):
threading.Thread(target=worker).start()
输出：
……
2018-08-06-09:13:14 Thread info: 10208 Thread-2 current count: 104
2018-08-06-09:13:14 Thread info: 10208 Thread-2 total: 104
2018-08-06-09:13:14 Thread info: 10252 Thread-6
2018-08-06-09:13:14 Thread info: 10252 Thread-6 current count: 104
2018-08-06-09:13:14 Thread info: 10252 Thread-6 total: 104
解决，加锁：
cups = []
lock = threading.Lock()
def worker(lock:threading.Lock, task=100):
while True:
lock.acquire()
count = len(cups)
logging.info('current count: {}'.format(count))
lock.release()
if count >= task: #虽不是大锁，仍有问题，在临界点时，其它线程仍可看到杯子总数，继而再做；解决，把中间代码全部放到锁里
break
lock.acquire()
cups.append(1)
lock.release()
logging.info('{} make 1'.format(threading.current_thread()))
logging.info('total: {}'.format(count))
for _ in range(10):
threading.Thread(target=worker, args=(lock,)).start()
输出：
……
2018-08-06-09:19:11 Thread info: 4092 Thread-4 current count: 100
2018-08-06-09:19:11 Thread info: 4092 Thread-4 total: 100
2018-08-06-09:19:11 Thread info: 11024 Thread-6 current count: 100
2018-08-06-09:19:11 Thread info: 11024 Thread-6 total: 100
例：
cups = []
lock = threading.Lock()
def worker(lock:threading.Lock, task=100):
while True:
lock.acquire() #该锁为互斥锁，你有我没有，我有你没有
count = len(cups)
logging.info('current count: {}'.format(count))
# lock.release()
if count >= task:
lock.release()
break #仍有问题，break后未释放锁，解决try...finally或上下文
# lock.acquire()
cups.append(1)
lock.release()
logging.info('{} make 1'.format(threading.current_thread()))
logging.info('total: {}'.format(count))
for _ in range(10):
threading.Thread(target=worker, args=(lock,)).start()
输出：
……
2018-08-06-09:23:38 Thread info: 10148 Thread-5 current count: 99
2018-08-06-09:23:38 Thread info: 10148 Thread-5
2018-08-06-09:23:38 Thread info: 10148 Thread-5 current count: 100
2018-08-06-09:23:38 Thread info: 10148 Thread-5 total: 100
例：
计数器类，可以加、可以减；
class Counter:
def __init__(self):
self.__val = 0
def inc(self):
self.__val += 1
def dec(self):
self.__val -= 1
@property
def value(self):
return self.__val
def do(c:Counter, count=100):
for _ in range(count):
for i in range(-50,50):
if i < 0:
c.dec()
else:
c.inc()
c = Counter()
threadcount = 10 #依次10,100,1000查看，结果没变化
c2 = 1000 #依次10,100,1000查看，当1000时，每个线程耗cpu时间长，结果将不可预知
for i in range(threadcount):
threading.Thread(target=do, args=(c,c2)).start()
# time.sleep(5)
# print(c.value) #多线程情况下，每个线程耗cpu时间长的情况下，此处打印的值不是最终结果
while True:
time.sleep(3)
print(threading.enumerate())
print(c.value)
输出：
[<_MainThread(MainThread, started 7424)>]
81
[<_MainThread(MainThread, started 7424)>]
81
例，解决，加锁：
class Counter:
def __init__(self):
self.__val = 0
self.__lock = threading.Lock()
def inc(self):
try: #同with self.__lock: self.__val += 1;
self.__lock.acquire()
self.__val += 1
finally:
self.__lock.release()
def dec(self):
with self.__lock:
self.__val -= 1
@property
def value(self):
with self.__lock:
return self.__val
def do(c:Counter, count=100):
for _ in range(count):
for i in range(-50,50):
if i < 0:
c.dec()
else:
c.inc()
c = Counter()
threadcount = 10
c2 = 1000
for i in range(threadcount):
threading.Thread(target=do, args=(c,c2)).start()
# time.sleep(5)
# print(c.value)
while True:
time.sleep(1)
# print(threading.enumerate())
# print(c.value)
if threading.active_count() == 1:
print(threading.enumerate())
print(c.value)
else:
print(threading.enumerate())
输出：
[
[<_MainThread(MainThread, started 12200)>]
0
[<_MainThread(MainThread, started 12200)>]
0
lock.acquire(False)，获取到锁返回True，否则返回False；
例：
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
ret = lock.acquire(False) #获取到锁则返回True
print(ret)
输出：
False
例：
cups = []
lock = threading.Lock()
def worker(lock:threading.Lock, task=100):
while True:
if lock.acquire(False):
count = len(cups)
logging.info('current count: {}'.format(count))
if count >= task:
lock.release()
break
cups.append(1)
lock.release()
logging.info('{} make 1'.format(threading.current_thread()))
logging.info('total: {}'.format(count))
for _ in range(10):
threading.Thread(target=worker, args=(lock,)).start()
输出：
……
2018-08-06-13:52:35 Thread info: 11232 Thread-9 current count: 100
2018-08-06-13:52:35 Thread info: 11232 Thread-9 total: 100
2018-08-06-13:52:35 Thread info: 11752 Thread-10 current count: 100
2018-08-06-13:52:35 Thread info: 11752 Thread-10 total: 100
例：
def worker(tasks):
for task in tasks:
if task.lock.acquire(False):
time.sleep(0.01)
logging.info('{} {} begin to start'.format(threading.current_thread(), task.name))
else:
logging.info('{} {} is working'.format(threading.current_thread(), task.name))
class Task:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.lock = threading.Lock()
tasks = [Task('task-{}'.format(x)) for x in range(10)]
for i in range(5):
threading.Thread(target=worker, args=(tasks,), name='worker-{}'.format(i)).start()
输出：
……
2018-08-06-14:10:34 Thread info: 12256 worker-1
2018-08-06-14:10:34 Thread info: 12256 worker-1
2018-08-06-14:10:34 Thread info: 12256 worker-1
2018-08-06-14:10:34 Thread info: 11912 worker-3
2018-08-06-14:10:34 Thread info: 10496 worker-4
2018-08-06-14:10:34 Thread info: 10496 worker-4