下面我会详细讲解“Python多线程同步实例教程”的完整攻略。

Python多线程同步实例教程

什么是多线程同步？

多线程同步是指，在多线程环境中，协调各个线程之间的执行顺序，避免线程之间的竞争问题，使得线程能够协调合作，实现正确的程序逻辑。

Python多线程同步的方法

Python多线程同步有以下几种方法：

Lock（锁）

Lock是Python中最基本的同步方式，它可以确保同时只有一个线程可以进入临界区。

import threading
lock = threading.Lock()

def func():
    lock.acquire()
    # 这里是临界区
    lock.release()

当一个线程调用acquire()方法时，锁就被锁上，直到此线程调用release()方法时才能被解锁。如果其他线程此时想要获取锁，会处于等待的状态，直到锁被解锁为止。

Condition

Condition是一种更高级的同步方式，它可以在某些特定条件下，释放锁并进入等待状态，当条件满足时再重新获得锁。

import threading
condition = threading.Condition()

def produce():
    with condition:
        # 生成数据
        condition.notify()  # 唤醒消费者

def consume():
    with condition:
        while not 有数据:
            condition.wait()  # 等待生产者生产数据
        # 消费数据

以上示例展示了一个生产者-消费者模型，在生产者生产数据后，会通知消费者进行消费。而如果消费者发现没有数据可供消费，则会调用condition.wait()方法，进入等待状态。当生产者再次生成数据后，会唤醒消费者进行数据消费。

Semaphore（信号量）

Semaphore是一种计数器，用来限制同时可访问某些资源的线程数。

import threading
semaphore = threading.Semaphore(2) # 最多允许2个线程同时执行

def func():
    with semaphore:
        # 执行操作

以上示例中，信号量的初始值为2，即同时最多允许2个线程执行临界区。如果有第3个线程尝试获取信号量，则会进入等待状态，直到有线程执行完临界区且释放信号量为止。

示例说明

示例一

下面这个示例是一个经典的“生产者-消费者”模型，其中生产者和消费者分别使用不同的线程，且共享同一个队列。当队列中有数据时，消费者线程会取出队列中的数据并进行消费；当队列满时，生产者线程会进入等待状态。

import threading
import queue

lock = threading.Lock()
condition = threading.Condition()
max_queue_size = 10
queue_ = queue.Queue(max_queue_size)

class ProducerThread(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            # 模拟生产数据
            data = "data"
            lock.acquire()
            if queue_.qsize() >= max_queue_size:  # 如果队列已满则进入等待状态
                print("队列已满，等待消费...")
                lock.release()
                continue
            queue_.put(data)
            print(f"生产者放入数据：{data}")
            condition.notify()  # 通知消费者
            lock.release()

class ConsumerThread(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            lock.acquire()
            if queue_.qsize() == 0:  # 如果队列为空则进入等待状态
                print("队列为空，等待生产...")
                condition.wait()
            data = queue_.get()
            print(f"消费者消费数据：{data}")
            lock.release()

producer = ProducerThread()
consumer = ConsumerThread()

producer.start()
consumer.start()

示例二

下面这个示例是一个模拟购买火车票的程序。当多个线程同时购买火车票时，需要使用锁来保证只有一个线程能够成功购买。

import threading

class TrainTicket:
    def __init__(self, total):
        self.total = total
        self.lock = threading.Lock()

    def buy_ticket(self, num):
        self.lock.acquire()  # 获得锁
        try:
            # 检查余票是否足够
            if self.total >= num:
                print(f"成功购买{num}张火车票")
                self.total -= num
            else:
                print("余票不足，购买失败")
        finally:
            self.lock.release()  # 释放锁

ticket = TrainTicket(5)

t1 = threading.Thread(target=ticket.buy_ticket, args=(2,))
t2 = threading.Thread(target=ticket.buy_ticket, args=(3,))

t1.start()
t2.start()

以上这个示例中，有两个线程分别尝试购买2张和3张火车票。在每次操作中，需要先获得锁才能进行余票检查和购买操作，操作完毕后再释放锁。这样就可以保证在同一时刻只能有一个线程能够进行购买操作，避免多个线程同时购买导致余票出现问题。