线程、锁、递归锁、信号量

import threading   #直接调用
def run2(n):      #函数名可以随便起
    n = '吞噬者'
    print('rhread %s is start'% n)
t = threading.Thread(target=run2,args='n')   #生成一个线程实例
t.start()

import threading      #继承式调用
class Mythreading(threading.Thread):
    def __init__(self,n):
        super(Mythreading,self).__init__()    #重写构造方法，继承基类
        self.n = n
    def run(self):              #函数名必须是 run
        print('线程 %s 已启动' % self.n)
t = Mythreading('吞噬者')
t.run()

import threading,time
number = 0
def run2(n):  #定义每个线程要运行的函数
    lock.acquire()    #在修改数据之前加锁，加锁之后，程序立刻变成串行
    global number
    number += 1
    time.sleep(1)
    lock.release()
    #修改结束释放锁   以此来避免重复修改数据(这种情况只会在2.x中出现，3.xzhong1不会重复修改，可以理解为3.x自己将这一块儿优化了，但是还是得加锁)
    print('线程启动：',n,threading.current_thread(),threading.active_count())
    #threading.current_thread()显示线程类型，是主线程还是子线程
    #threading.active_count()   显示当前活跃的线程数
    print('线程执行结束')
lock = threading.Lock()             #申请一把锁
t_objs = []                         #用来存线程实例
std = time.time()
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=run2,args=('t - %s' % i,))
    # t.setDaemon(True)               #将当前线程变成守护线程
    t.start()
    t_objs.append(t)                #为了不阻塞后面线程的启动，不在这儿join(等待)，先放在一个列表里
for a in t_objs:                    #循环线程实例列表，等待所有线程执行完毕
    a.join()   #等待
print(time.time() - std)
print('num:',number)
print('全部结束了',threading.current_thread(),threading.active_count())

#Author：SS
import threading,time   #每次最多5个线程同时运行
def run(n):
    semaphore.acquire()       #加信号量
    time.sleep(1)
    print('run the thread: %s\n' % n)
    semaphore.release()       #释放
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #申请信号量 最多允许5个线程同时运行
for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=run,args=(i,))
    t.start()
while threading.active_count() != 1:
    pass
else:
    print('线程全部结束！')