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  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。

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

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 = 0self.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1self.num += 1num = self.numself.sem.release()#内部计数器加1return numn = Num()
class jdThread(threading.Thread):def __init__(self,item):threading.Thread.__init__(self)self.item = itemdef run(self):time.sleep(2)value = n.add()print(self.item,value)for item in range(100):t = jdThread(item)t.start()t.join()
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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,randomclass Goods:#产品类def __init__(self):self.count = 0def add(self,num = 1):self.count += numdef sub(self):if self.count>=0:self.count -= 1def empty(self):return self.count <= 0class Producer(threading.Thread):#生产者类def __init__(self,condition,goods,sleeptime = 1):#sleeptime=1threading.Thread.__init__(self)self.cond = conditionself.goods = goodsself.sleeptime = sleeptimedef run(self):cond = self.condgoods = self.goodswhile 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=2threading.Thread.__init__(self)self.cond = conditionself.goods = goodsself.sleeptime = sleeptimedef run(self):cond = self.condgoods = self.goodswhile 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()
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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 = indexself.queue = queuedef run(self):while True:time.sleep(1)item = self.queue.get()if item is None:breakprint("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-1q = 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
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