Python并行编程(五)：多线程同步之event(事件)

什么是事件？

事件在内部管理了一个标志Flag，如果Flag值为 False，那么线程在执行event.wait方法时就会阻塞等值直到Flag值为True，该线程便会顺利执行，而Flag的值是通过event.set()和event.clear()设定的：

而Event其实就是一个简化版的。Event没有锁，无法使线程进入同步阻塞状态，所以当个多个线程处于wait状态时，一旦标志位Flag变为真时，这些线程便会 “同时” (GIL锁的原因，假装在同时执行)执行。

简单的生产者-消费者模型

通过事件，我们也可以实现一个简单的生产者-消费者模型：

import threading
import random
import time
# 假定商品序号
goods = 0
# 定义一个事件
event = threading.Event()
def consumer():
 time.sleep(0.5)
 print(threading.currentThread().getName() + ' consumer is wait for goods.\n')
 # 等待事件，进入阻塞状态
 event.wait()
 print(threading.currentThread().getName() + ' consumer gets the goods: {}\n'.format(goods))
def producer():
 global goods
 time.sleep(1)
 goods = random.randint(1, 11)
 print('producer makes the goods: {}\n'.format(goods))
 time.sleep(1)
 # Flag --> True
 event.set()
if __name__ == "__main__":
 thread_consumer1 = threading.Thread(target=consumer) 
 thread_consumer2 = threading.Thread(target=consumer) 
 thread_producer = threading.Thread(target=producer) 
 thread_consumer1.start()
 thread_consumer2.start()
 thread_producer.start()
 thread_consumer1.join()
 thread_consumer2.join()
 thread_producer.join()
 print('consumer-producer example end.')

运行截图如下：

运行结果

我们可以看到，两个消费者都在阻塞等待商品的生产，而一旦生产者通知商品生产成功(event.set() --> Flag=True)，消费者们便都会得到该商品，这样看来，event 看似就是的简化版本，只是没了锁，线程们不能同步阻塞对共享资源的访问。