[Python 多线程] Condition (十)
Condition常用于生产者、消费者模型，为了解决生产者消费者速度匹配问题。
构造方法Condition(lock=None)，可以传入一个Lock或RLock对象，默认RLock。
方法：
acquire(*args) 获取锁
release() 释放锁
wait(timeout=None) 等待通知或直到发生超时
notify(n=1) 唤醒至多指定个数的等待的线程，没有等待的线程就没有任何操作
notify_all() 唤醒所有等待的线程。wake up
以下例子，不考虑线程安全问题：
例1：
#Condition
import threading,random,logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
class Dispatcher:
def __init__(self):
self.data = 0
self.event = threading.Event()
def produce(self):
for i in range(100):
self.event.wait(1) #每1秒生成一条数据
data = random.randint(1,100)
self.data = data
def custom(self):
while True:
logging.info(self.data)
self.event.wait(0.5) # 替换为1表示消费者每1秒取一次数据
d = Dispatcher()
p = threading.Thread(target=d.produce)
c = threading.Thread(target=d.custom)
c.start()
p.start()
以下结果：
INFO:root:0
INFO:root:0
INFO:root:0
INFO:root:77
INFO:root:64
INFO:root:64
INFO:root:8
INFO:root:8
INFO:root:85
生产者每1秒钟生成一条数据，消费者每0.5秒就来取一次数据。
例2：
#Condition 通知机制，解决重复
import threading,random,logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
class Dispatcher:
def __init__(self):
self.data = 0
self.event = threading.Event()
self.cond = threading.Condition()
def produce(self):
for i in range(100):
data = random.randint(1,100)
with self.cond:
self.data = data
self.cond.notify_all() #通知所有waiter
self.event.wait(1) #1秒生产一次数据
def custom(self):
while True:
with self.cond:
self.cond.wait() #无限等待
logging.info(self.data) #消费
self.event.wait(0.5) #0.5秒消费一次数据
d = Dispatcher()
p = threading.Thread(target=d.produce)
c = threading.Thread(target=d.custom)
c.start()
p.start()
运行结果：
INFO:root:64
INFO:root:43
INFO:root:11
INFO:root:28
INFO:root:30
INFO:root:33
INFO:root:93
INFO:root:69
INFO:root:4
使用with来管理Condition的上下文(acquire/release)，利用Condition通知机制解决消费者获取重复数据。
例3：
#Condition 先生成后消费，1对1
import threading,random,logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format="%(thread)d %(threadName)s %(message)s")
class Dispatcher:
def __init__(self):
self.data = 0
self.event = threading.Event()
self.cond = threading.Condition()
def produce(self):
for i in range(100):
data = random.randint(1,100)
logging.info(self.data)
with self.cond:
self.data = data
self.cond.notify(1)
# self.cond.notify_all()
self.event.wait(1)
def custom(self):
while True:
with self.cond:
self.cond.wait()
logging.info(self.data)
self.event.wait(0.5)
d = Dispatcher()
p = threading.Thread(target=d.produce,name='produce')
c = threading.Thread(target=d.custom,name='c')
c1 = threading.Thread(target=d.custom,name='c1')
p.start()
e = threading.Event()
e.wait(3)
c1.start()
c.start()
运行结果：
7520 produce 0
7520 produce 78
7520 produce 88
7520 produce 14
7520 produce 83
2508 c1 86
7520 produce 86
1136 c 79
7520 produce 79
2508 c1 77
7520 produce 77
1136 c 47
7520 produce 47
2508 c1 76
7520 produce 76
1136 c 69
生产者先生产数据，2个消费者一个一个来消费数据。
例4：
#Condition 1对多，2个2个通知
import threading,random,logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format="%(thread)d %(threadName)s %(message)s")
class Dispatcher:
def __init__(self):
self.data = 0
self.event = threading.Event()
self.cond = threading.Condition()
def produce(self):
for i in range(100):
data = random.randint(1,100)
logging.info(self.data)
with self.cond:
self.data = data
self.cond.notify(2)
# self.cond.notify_all()
self.event.wait(1)
def custom(self):
while True:
with self.cond:
self.cond.wait()
logging.info(self.data)
# self.event.wait(0.5)
d = Dispatcher()
p = threading.Thread(target=d.produce,name='produce')
for i in range(5):
threading.Thread(target=d.custom,name='c-{}'.format(i)).start()
p.start()
以下结果：
8688 produce 0
10376 c-0 90
7928 c-1 90
8688 produce 90
7640 c-2 61
10748 c-3 61
8688 produce 61
10376 c-0 73
1344 c-4 73
8688 produce 73
7928 c-1 57
7640 c-2 57
8688 produce 57
10748 c-3 71
10376 c-0 71
1对多，2个2个通知来处理数据。
以上例子中，程序本身不是线程安全的，程序逻辑有很多瑕疵，但是可以很好的帮助理解Condition的使用，和生产者消费者模型。
Condition总结：
Condition采用通知机制，常用于生产者消费者模型中，解决生产者消费者速度匹配的问题。
使用方法：
使用Condition，必须先acquire，用完之后要release，因为内部使用了锁，默认使用RLock，最好的方法是使用with上下文管理。
生产者wait，会阻塞等待通知，被激活。
生产者生产好消息，对消费者发通知，可以使用notidy_all() 通知所有消费者或者notify()。
