可变环路和同步

def start(self): 
    self.running = True 
    while self.running: 
     pass 

def shut_down(self): 
    self.running = False

嗨我想知道一个好方法，同步变量运行。我想有快速的解决方案，但我不知道什么是更好的信号量，互斥锁或锁。我认为shut_down不常用。可变环路和同步

这是我最好的解决方案，但我认为我们可以做得更好。

def start(self): 
    self.__lock__.acquire() 
    self.running = True 
    while self.running: 
     self.__lock__.release() 
     self.__lock__.acquire() 

def shut_down(self): 
    self.__lock__.acquire() 
    self.running = False 
    self.__lock__.release()

来源

2013-05-31 Luffy

为了您与像布尔标志一个原始值简单的例子，不需要同步在Python。至少，不在CPython中（可以从python.org下载标准解释器）。

这是因为整个解释器被“全局解释器锁”所覆盖，所以在Python级别一次只能运行一个线程（多个线程可能同时在扩展模块中执行某些操作，如果这些线程模块设置为在适当的时候释放GIL）。因此，当您的工作线程在start函数中循环时检查running属性，可以确保该对象处于健全状态。如果除了shut_down之外的其他代码修改它，您甚至可以确定它将是True或False。因此，如果您打算使用CPython并且坚持使用非常简单的逻辑（比如只有一个线程写入的布尔标志），那么您的第一个示例代码就可以正常工作。

如果您需要更复杂的逻辑，如可以通过多个线程中的任何一个线程递增的计数器，那么您需要一些同步以避免竞争条件，如TOCTTOU。

Python提供的最简单的同步工具之一是the queue module，它允许以FIFO的方式在线程之间进行同步通信。与低级别的东西相比，我不能说它的性能，但是让代码正确地与队列一起工作是非常容易的（但是它很容易搞乱手动锁定，最终导致死锁或竞态条件成为调试的噩梦）。

来源

2013-05-31 23:09:16 Blckknght

我想写我自己的迷你服务器与多个客户端。多处理或线程女巫会更好？ – Luffy

@Luffy这取决于你最终会等到什么。如果您的服务器正在运行CPU密集型任务，那么您将需要执行多处理，因为它允许Python同时使用多个CPU /内核。另一方面，如果大多数服务器遇到的延迟都与I/O有关（从磁盘读取文件，通过网络发送/接收东西），多线程可能已经足够了。我怀疑多线程的开销和同步成本较低，但如果您不确定，我会测试各种解决方案。 – Blckknght

好的建议。首先，我会尝试使用线程。 – Luffy

可变环路和同步

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