基於condition 實現的安全執行緒的優先隊列(python實現)

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可以把Condiftion理解為一把進階的瑣，它提供了比Lock, RLock更進階的功能，允許我們能夠控制複雜的線程同步問題。threadiong.Condition在內部維護一個瑣對象（預設是RLock），可以在建立Condigtion對象的時候把瑣對象作為參數傳入。Condition也提供了acquire, release方法，其含義與瑣的acquire, release方法一致，其實它只是簡單的調用內部瑣對象的對應的方法而已。基於此同步原語, 我實現了一個基本簡單的安全執行緒的優先隊列:

import heapqimport threading# import timeclass Item:    def __init__(self, name):        self.name = name    def __repr__(self):        return ‘Item({!r})‘.format(self.name)class PriorityQueue:    def __init__(self):        self._queue = []        self._index = 0        self.mutex = threading.Lock()        self.cond = threading.Condition()    def push(self, item, priority):        self.cond.acquire()        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))  # 存入一個三元組, 預設構造的是小頂堆        self._index += 1        self.cond.notify()  # 喚醒一個掛起的線程        self.cond.release()    def pop(self):        self.cond.acquire()        if len(self._queue) == 0:  # 當隊列中資料的數量為0 的時候, 阻塞線程, 要實現安全執行緒的容器, 其實不難, 瞭解相關同步原語的機制, 設計好程式執行時的邏輯順序(在哪些地方阻塞, 哪些地方喚醒)            self.cond.wait()  # wait方法釋放內部所佔用的鎖, 同時線程被掛起, 知道接收到通知或逾時, 當線程被喚醒並重新佔用鎖, 程式繼續執行下去        else:            x = heapq.heappop(self._queue)[-1]  # 逆序輸出            self.cond.release()            return xdef test1(p, item, index):    for i in range(3):        p.push(Item(item), index)def test2(p):    for i in range(3):        print(p.pop())if __name__ == ‘__main__‘:    p = PriorityQueue()    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(p, ‘foo‘, 1))    t3 = threading.Thread(target=test1, args=(p, ‘bar‘, 2))    t4 = threading.Thread(target=test1, args=(p, ‘Ryan‘, 28))    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(p,))    t5 = threading.Thread(target=test2, args=(p,))    t6 = threading.Thread(target=test2, args=(p,))    t1.start()    t2.start()    t1.join()    t2.join()    t3.start()    t5.start()    t3.join()    t5.join()    t4.start()    t6.start()    t4.join()    t6.join()

我還實現了一個基於event 安全執行緒的優先隊列，請看<基於condition 實現的安全執行緒的優先隊列(python實現)>

基於condition 實現的安全執行緒的優先隊列(python實現)