Python3 threading的多线程管理中的线程管理与锁

提到Python的多线程，大家都说鸡肋。至于为什么，一定又要说什么“GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)”之类的解释了，哥书读的少，听不太懂，反正能让我们这种村里人看到同时跑了几个就行，至于什么多线程多进程，CPU是并行还是并发的，都随他去吧。

　　今天主要说一下threading模块的进程锁与进程管理内容。

　　用threading有几次，都是简单的有两个或者三个任务需要并发执行，比如服务器的主备等等，不用管它锁不锁的。但这次想用于管理几百个任务的依次并发，不得不看看了。

先说下threading.lock()

　　由于存在多个进程共同去修改某个数据的问题，所以必须要用到lock()

　　这东西比较简单，lock.acquire()用于添加锁，lock.release() 用于释放锁。太简单就不举例子了。

重点说下threading.Semaphore

　　Semaphore 在内部存在一个计数器，在用户调用 acquire() 时，计数器 -1，release() 则+1

举个例子说明下吧，刚好用下下午的简单测试代码：

from selenium import webdriver
import threading
import time
import random

def first_test(url):
sem.acquire() # 注意要第一时间去修改计数器 这点很重要
firsttest = webdriver.Chrome()
try:
firsttest.get(url) # 发送get请求
time.sleep(random.randint(0, 50)) # 为了看清变化 random设置的比较大
except Exception as ErrorInfo:
print(ErrorInfo)
finally:
sem.release()
firsttest.close() # 关闭谷歌浏览器

if __name__ == '__main__':
url = 'http://www.cnblogs.com/Dracular/p/8365989.html'
sem = threading.Semaphore(3) # 设置线程阀值
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=first_test, args=(url,))
t.start()
time.sleep(0.1)

while threading.active_count() != 1:
pass # print threading.active_count()
else:
print('### Selenium Jobs is over!!!###')

由于为了保证计数器的不为负(因为变成负数，就相当于阻塞了哦....)，最好使用finally，来进行release()的修改....

好了，点滴积累......