python多线程semaphore实现线程数控制的示例

下面我将为您详细讲解如何使用Python多线程Semaphore实现线程数控制。

什么是Semaphore

Semaphore是一种并发控制机制，用于控制同时访问特定资源的线程数量。Semaphore维护一个内部计数器，该计数器表示可用资源的数量。当一个线程需要访问资源时，它先要向Semaphore请求许可，Semaphore会将计数器减1，然后线程可以访问资源。当线程使用完资源后，需要释放许可，Semaphore会将计数器加1。如果此时有其他线程在等待许可，Semaphore会立即将许可交给其中一个线程。如果计数器为0，Semaphore会阻塞请求许可的线程，直到有可用资源。

实现线程数控制的示例

下面我将为您提供两个示例，分别用于控制线程池中的线程数量和爬虫程序中的HTTP请求并发数。

示例一：控制线程池中的线程数量

import threading

class ThreadPool(object):
    def __init__(self, max_threads):
        self.max_threads = max_threads
        self.semaphore = threading.BoundedSemaphore(max_threads)

    def submit(self, function, args=()):
        self.semaphore.acquire()
        thread = threading.Thread(target=self.do_work, args=(function, args))
        thread.start()

    def do_work(self, function, args):
        try:
            function(*args)
        finally:
            self.semaphore.release()

上述代码实现了一个线程池，它能够控制线程数量不超过max_threads。ThreadPool的submit方法接受一个函数和参数，创建一个新线程来执行该函数，并在执行完毕后释放线程池中的一个信号量。在执行函数之前，线程需要获取一个信号量，如果没有可用信号量，则会被阻塞。

示例二：控制爬虫程序中的HTTP请求并发数

import requests
import threading

class Spider(object):

    def __init__(self, urls, max_threads):
        self.urls = urls
        self.max_threads = max_threads
        self.semaphore = threading.BoundedSemaphore(max_threads)

    def run(self):
        for url in self.urls:
            self.semaphore.acquire()
            threading.Thread(target=self.fetch, args=(url,)).start()

    def fetch(self, url):
        try:
            response = requests.get(url)
            # do something with response
        finally:
            self.semaphore.release()

上述代码实现了一个爬虫程序，它能够控制HTTP请求的并发数不超过max_threads。Spider的run方法遍历urls列表，为每个url创建一个新线程，并在执行fetch方法之前获取一个信号量。在fetch方法执行完毕后，它释放信号量以供其他线程使用。这样就能够控制爬虫程序中的并发HTTP请求数量。