线程锁相当于同时只能有一个线程申请锁，有的场景无数据修改互斥要求可以同时让多个线程同时运行，且需要限制并发线程数量时可以使用信号量
import threading, time, queue
def test(name):
semaphore.acquire() #获取信号量锁
print('my name is %s' %name)
time.sleep(1)
semaphore.release() #释放信号量锁
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #创建一个信号量同时可以运行3个线程
for i in range(20):
t = threading.Thread(target=test, args=(i,))
t.start()
while threading.active_count() == 1:
print("all run done")
两个或者多个线程需要交互时，且一个进程需要根据另一线程状态执行对应操作时，可以通过event来设置线程状态达到期望的效果，下面是一个红绿灯的例子
event = threading.Event() #实例化一个event
def light():
while True:
print("红灯亮了，请停车")
time.sleep(20) #开始是红灯20s
event.set() #红灯时间到了，设置标志位
print("绿灯亮了，请通行")
time.sleep(30) #持续30s红灯
event.clear() #清空标志位
def car(num):
while True:
if event.is_set():#检测event被设置则执行
print("car %s run"%num)
time.sleep(5)
else:
print("this is red light waiting")
event.wait() #此处会卡主，直到状态被设置才会向下执行
Light = threading.Thread(target=light,)
Light.start()
for i in range(10):
Car = threading.Thread(target=car, args=(i,))
Car.start()
当多个线程需要交互数据可以使用queue来进行数据传递，下面是经典的生产者消费者多线程模型示例，其中包含线程queue的基本使用方法
my_queue = queue.Queue() #实例化一个队列
queue1 = queue.LifoQueue() #后进 先出队列
queue2 = queue.PriorityQueue() #带优先级的队列
def pro():
for i in range(100):
my_queue.put(i) #队列里面放数据
def con():
while my_queue.qsize() > 0: #当队列有数据时候从队列取数据
print("i an a consumer,get num %s"%my_queue.get(timeout=3))
time.sleep(2)
else:
print("my queue is empty")
Pro = threading.Thread(target=pro)
Pro.start()
for j in range(10):
Con = threading.Thread(target=con)
Con.start()
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脚本之家。
