文章目錄

• 一、前言
• 二、生產者-消費者模型
• • 2.1、代碼
  • 2.2、運行的結果
  • 2.3、Semaphore沒有設置上限值

一、前言

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先說一下信號量與互斥量之間的關系。信號量的一個特殊的應用是互斥鎖（互斥量），當信號量的最大數量是1時，它跟互斥鎖（互斥量）的作用相同。

以下摘自《python并行編程》中文版：

二、生產者-消費者模型

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本次的代碼目的如下：

生成者producer每隔3秒時間同步一次消費者1（customer1）與消費者2（customer2）。

消費者1（customer1）與消費者2（customer2）每一次被同步都可以運行兩次。

2.1、代碼

# python3.9 import time import threadingse1 = threading.Semaphore(0) # se1信號量的初始數量是0 se2 = threading.Semaphore(0) # se2信號量的初始數量是0# 消費者1線程函數 def customer1():global se1while True:# print("customer1請求se1信號量。")se1.acquire() # 向se1信號量請求一個信號print("customer1請求信號量成功，time:%s" % time.perf_counter())# 消費者2線程函數 def customer2():global se2while True:# print("customer2請求se2信號量。")se2.acquire() # 向se1信號量請求一個信號print("customer2請求信號量成功，time:%s" % time.perf_counter())# 生產者線程函數 def producer():while True:time.sleep(3) # 休眠3秒鐘# 釋放se1兩個信號se1.release()se1.release()# 釋放se2兩個信號se2.release()se2.release()print("producer釋放完信號量，其他線程將被同步。time:%s" % time.perf_counter())# 主線程函數 def main():t1 = threading.Thread(target=producer,name="thread_producer",daemon=True) # 創建producer子線程t2 = threading.Thread(target=customer1,name="thread_customer1",daemon=True) # 創建cusotmer1子線程t3 = threading.Thread(target=customer2,name="thread_customer2",daemon=True) # 創建customer2子線程t1.start() # 啟動producer線程 t2.start() # 啟動customer1線程t3.start() # 啟動customer2線程t1.join() # 子線程producer是無限循環的線程，所以主線程需要等待它運行結束t2.join() # 子線程customer1是無限循環的線程，所以主線程需要等待它運行結束t3.join() # 子線程customer2是無限循環的線程，所以主線程需要等待它運行結束print("主線程運行結束！")if __name__ == "__main__":main()

2.2、運行的結果

python多線程的信號量跟單片機RTOS的信號量真的很相似。如果之前接觸過RTOS的信號量的話，python的信號量也很快可以掌握。

2.3、Semaphore沒有設置上限值

在代碼中，只設置了信號量的初始值。

因為我將信號量的初始值設為0，所以線程customer1與線程customer2在剛被創建的時候就進入了阻塞態（因為沒有信號量）。

Semaphore沒有設置上限值，所以可能會出現信號量釋放的次數過多（多于本來規劃的值）。為了避免這個情況的出現，Python的多線程還有另外一個工具叫做有界信號量。
單片機的RTOS上的信號量跟python的有界信號量一樣，能防止信號量釋放的次數過多。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python | threading04 - 使用信号量，实现线程间同步的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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